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基于状态空间对偶的计算病理学多实例学习框架Mamba2MIL
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过引入选择性扫描空间状态顺序模型（Mamba），提出了具有线性复杂度的长序列建模的MambaMIL。通过继承香草Mamba的能力，MambaMIL能够全面理解和感知实例的长序列，并借助序列重新排序的Mamba（SR-Mamba）有效地捕获更具有区分度的特征，并减轻与过度拟合和计算负担过重相关的挑战。通过对九个不同数据集上的两个公开挑战任务进行的大量实验，我们的提出的框架相对于最先进的MIL方法取得了良好的性能。
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关键要点
- 引入选择性扫描空间状态顺序模型（Mamba）用于多实例学习（MIL）。
- 提出具有线性复杂度的长序列建模的MambaMIL。
- MambaMIL能够全面理解和感知实例的长序列。
- 借助序列重新排序的Mamba（SR-Mamba）有效捕获更具区分度的特征。
- 减轻与过度拟合和计算负担过重相关的挑战。
- 在九个不同数据集上的两个公开挑战任务中进行大量实验。
- 提出的框架相对于最先进的MIL方法取得了良好的性能。
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