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加强知识的视觉语言预训练在计算病理学中的应用
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原文中文，约400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。通过知识增强的视觉-语言预训练方法，成功提高了跨模态检索、零样本分类和零样本肿瘤亚型划分的性能。
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关键要点
- 本文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32种人体组织下的4,718种疾病。
- 开发基于知识增强的视觉-语言预训练方法，将病理特定知识投射到潜在嵌入空间。
- 通过实验证明该方法在跨模态检索、零样本分类和肿瘤亚型划分等任务中显著提高性能。
- 所有代码、模型和病理知识树将提供给研究社群。
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