Fluoroformer：通过基于注意力的通道融合扩展多实例学习到多重图像
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了现有多实例学习在处理多重组织切片时的局限性，提出了一种名为Fluoroformer的模块，利用缩放点积注意力机制有效融合不同通道的信息。在对434例非小细胞肺癌样本的研究中，该方法显示了出色的预后性能，并重现了非小细胞肺癌的免疫肿瘤学特征，进而为将先进的人工智能技术应用于新兴的空间生物学检测提供了路径。
本研究提出Fluoroformer模块，解决多实例学习在多重组织切片中的局限，利用缩放点积注意力机制融合信息。对434例非小细胞肺癌样本的研究显示出色的预后性能，重现免疫肿瘤学特征，为人工智能在空间生物学检测中的应用提供了新路径。
