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组织理念：计算病理学中的监督基础模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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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关键要点
- 研究计算病理学的视觉表征学习问题。
- 利用大规模图像-文本对和领域特定知识。
- 首次构建包含50,470个属性的病理知识树，涵盖4,718种疾病。
- 开发基于知识增强的视觉-语言预训练方法。
- 通过语言模型将病理特定知识投射到潜在嵌入空间。
- 在跨模态检索、零样本分类和肿瘤亚型划分等任务中取得显著性能提高。
- 所有代码、模型和病理知识树将提供给研究社群。
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