本文研究了计算病理学的视觉表征学习问题,通过利用大规模图像-文本对和病理学中的领域特定知识。首次构建了包含50,470个有信息量的属性、涵盖4,718种需要病理诊断的疾病的病理知识树。开发了基于知识增强的视觉-语言预训练方法,取得了显著的性能提高。将提供代码、模型和病理知识树给研究社群。
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