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基于病理学知识增强的多实例提示学习方法用于少样本全切片图像分类
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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
多实例学习（MIL）是一种用于组织病理学图像分类的流行方法。研究者提出了PAMT，一种基于提示的自适应模型转换框架，通过适应组织病理学数据来提高MIL分类性能。他们在两个数据集上进行了评估，结果显示PAMT能够显著改进MIL模型的性能。这项研究证实了PAMT在WSI分类中的潜力。
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关键要点
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多实例学习（MIL）用于组织病理学图像分类。
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提出了PAMT，一种基于提示的自适应模型转换框架。
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PAMT通过适应组织病理学数据提高MIL分类性能。
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引入了代表性补丁采样（RPS）和典型视觉提示（PVP）来重构输入数据。
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适应性模型转换（AMT）用于缩小域差异，使预训练模型学习特定领域特征。
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在Camelyon16和TCGA-NSCLC两个数据集上进行了严格评估。
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PAMT显著改进了各种MIL模型的性能，证实了其在WSI分类中的潜力。
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