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基于大型基础模型的宫颈细胞病理切片图像筛查高效框架

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内容提要

该研究提出了多种基于多实例学习的框架，以提高癌症检测和亚型区分的医学图像分类准确性。通过数据增强、空间相关性分析和自动标签筛查方法，显著提升了细胞学膀胱癌筛查的效率和准确性。

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该研究提出了一种基于病理先验的多实例学习框架，结合数据增强和空间相关性分析，提升癌症检测和亚型区分的医学图像分类准确性。
研究中介绍了一种新颖的自动标签高效 WSI 筛查方法（LESS），通过 VPU 学习和跨注意视觉变换器（CrossViT）实现自动细胞学膀胱癌筛查。
利用信息瓶颈理论的高效 WSI 微调框架显著提高了仅依赖于 WSI 级弱标签的任务特定表示的准确性和泛化性。
提出的 Trainable Prototype enhanced deep MIL (TPMIL) 框架能够在弱监督下更准确地识别肿瘤亚型，无需依赖选定的图像补丁。
基于 MIL 的方法用于全幻灯片图像（WSI）分类和肿瘤检测，通过自我监督对比学习和金字塔融合机制提高分类和定位的准确性。
引入虚拟 pseudo-bags 概念的双层 MIL 框架显著优于最新方法，适用于更广泛的 MIL 应用。
基于相互 Transformer 学习的全无监督 WSI 分类算法在公开数据集上表现出优越性能。
细粒度的视觉 - 语义相互作用（FiVE）框架通过局部视觉模式和细粒度病理学语义的相互作用，提高模型的普适性和泛化能力。
整合图转换器框架在弱监督组织病理学全幻灯片图像分类中，捕捉上下文感知的关系特征和全局图像表示，显著提高准确率和 AUROC。

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该研究提出了一种基于病理先验的多实例学习框架，结合数据增强和空间相关性分析，以提升癌症检测和亚型区分的医学图像分类准确性。

LESS方法通过VPU学习和跨注意视觉变换器（CrossViT）实现了自动细胞学膀胱癌筛查，能够有效处理仅具有载玻片级别标签的数据。

TPMIL框架能够在弱监督下更准确地识别肿瘤亚型，无需依赖选定的图像补丁，从而提高了分类的准确性。

研究利用信息瓶颈理论实现的高效WSI微调框架，通过微调主干来提高仅依赖于WSI级弱标签的任务特定表示的准确性和泛化性。

虚拟pseudo-bags概念用于构建双层MIL框架，显著扩大样本数并提高WSI分类的性能，适用于更广泛的MIL应用。

FiVE框架通过局部视觉模式和细粒度病理学语义的相互作用，提高模型的普适性，并引入任务特定的细粒度语义模块增强表示学习。

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