知识感知注意力的动态图表示在组织病理全幻灯片图像分析中的应用
原文约300字/词,阅读约需1分钟。发表于: 。我们提出了一种新颖的动态图表示算法,将组织病理学切片图像(WSIs)概念化为知识图结构的形式,通过动态构建邻居和带向边嵌入的头尾实例之间的关系,利用知识感知的注意机制更新头结点特征,然后通过全局池化过程获得图级嵌入,作为 WSI 分类的隐式表示。我们的端到端图表示学习方法在三个 TCGA 基准数据集和内部测试集上优于最先进的 WSI 分析方法。
我们提出了一种新颖的动态图表示算法,将组织病理学切片图像(WSIs)概念化为知识图结构的形式,通过动态构建邻居和带向边嵌入的头尾实例之间的关系,利用知识感知的注意机制更新头结点特征,然后通过全局池化过程获得图级嵌入,作为 WSI 分类的隐式表示。