自监督增强数字病理学中的基于实例的多实例学习方法：基准研究

本研究针对数字病理学中多实例学习（MIL）方法的表现差异进行了探讨，强调了基于实例的方法与基于嵌入的方法。在大量实验中，研究表明，利用良好的自监督学习特征提取器，简单的基于实例的MIL方法能够达到与复杂的最先进的嵌入方法相当或更好的性能，同时更具可解释性和临床应用价值。研究结果提示，应更加关注适合WSI的自监督学习方法。