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一张 WSI 能够传达的信息有哪些？基于亚型引导的遮蔽变换器用于病理图像字幕生成
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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
该文介绍了一种基于Transformer的Subtype-guided Masked Transformer（SGMT）范式，通过伴随的亚型预测提高病理图像标注的准确性，并采用不同的序列化抽样策略来处理尺寸限制。实验结果表明，该方法在PatchGastricADC22数据集上的性能优于传统的基于RNN的方法。
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关键要点
- 介绍了一种基于Transformer的Subtype-guided Masked Transformer (SGMT)范式。
- 通过伴随的亚型预测提高病理图像标注的准确性。
- 采用不同的序列化抽样策略来处理尺寸限制。
- 实验结果表明，该方法在PatchGastricADC22数据集上的性能优于传统的基于RNN的方法。
- 提供了代码以供进一步的研究和开发。
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