多队列框架与队列感知注意力及对抗互信息最小化在全切片图像分类中的应用
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对现有深度学习方法在全切片图像（WSI）分类中局限于单一肿瘤类型的问题，提出了一种新颖的多队列分析方法。通过引入队列感知注意力模块和对抗性队列正则化机制，优化了模型在不同肿瘤类型间的泛化能力，并显著提升了跨肿瘤的整体表现。这一框架提供了一种在多种癌症类型中进行WSI分类的可扩展且无偏学习的解决方案。
本研究提出了一种新的多队列分析方法，用于解决现有深度学习方法在全切片图像分类中只能处理单一肿瘤类型的问题。通过引入队列感知注意力模块和对抗性队列正则化机制，优化了模型在不同肿瘤类型间的泛化能力，并显著提升了跨肿瘤的整体表现。这一框架提供了一种在多种癌症类型中进行全切片图像分类的可扩展且无偏学习的解决方案。
