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针对全尺寸图像的高效信息融合：基于同心双重融合注意力的多实例学习

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内容提要

本文探讨了多实例学习（MIL）在组织病理学全幻灯片图像（WSI）分类和肿瘤检测中的应用。通过虚拟伪袋、注意力机制和自我监督学习等技术，显著提高了诊断准确性和可解释性，克服了过拟合问题，适用于大型数据集，推动个性化医疗的发展。

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通过引入虚拟伪袋的概念和双层MIL框架，扩大样本数，提高WSI分类的准确性。
新提出的跨度注意机制在Crohn病的诊断中取得了优异成果，能够聚合不同分辨率的图像特征。
DeepAttnMISL方法通过siamese MI-FCN和注意力池化有效学习WSI图像特征，适用于大型数据集，提升了可解释性。
基于嵌入的双查询多示例学习（DQ-MIL）在多个组织学数据集中实现了高性能。
Hierarchical Attention-Guided Multiple Instance Learning框架动态发现WSI的显著区域，提升了transformer性能。
跨尺度多实例学习算法通过整合多尺度信息提高病理学影像诊断的准确率。
ACMIL方法通过热图和UMAP可视化展示了其在克服过拟合挑战方面的有效性。
基于MIL的方法用于WSI分类和肿瘤检测，利用自我监督对比学习提高分类和定位的准确性。
改良位置嵌入的长上下文WSI方法在形状变化的WSI上表现优越，解决了计算复杂性问题。
多层多实例学习与Transformer结合的方法在WSI图像分类任务上展示出优秀性能。

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多实例学习用于组织病理学全幻灯片图像的分类和肿瘤检测，能够提高诊断准确性和可解释性。

虚拟伪袋是通过引入的概念，用于扩大样本数并提高全幻灯片图像分类的准确性。

DeepAttnMISL方法通过siamese MI-FCN和注意力池化有效学习WSI图像特征，适用于大型数据集，提升了可解释性。

通过ACMIL方法，结合热图和UMAP可视化，能够有效克服多实例学习中的过拟合挑战。

跨尺度多实例学习算法通过整合多尺度信息，提高了病理学影像诊断的准确率。

该方法通过处理形状变化的WSI，解决了计算复杂性问题，并保持了全自注意力的性能。

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