本研究提出PathVis混合现实可视化平台，旨在解决数字病理学中超大规模全切片图像的局限性。该平台通过自然手势、眼动和语音命令提升病理学家的互动体验，并结合人工智能提高诊断的精准度和效率，减轻认知负担，增强工作效率。

本研究提出TUMLS方法，旨在解决数字病理学中全视图图像的注释劳动强度和计算需求问题。该方法利用自编码器实现无监督细胞核分割，显著提高了工作流程的透明度和效率。评估结果表明，TUMLS在细胞核分割方面优于现有方法，展现出良好的应用潜力。

本研究提出CLERIC，一种针对全切片图像的新型深度学习图像压缩框架，旨在提高数字病理学图像的存储、传输和可视化效率，同时保留重要的病理细节。实验结果表明，CLERIC在压缩效率和图像质量方面优于现有模型。

本研究提出MMLNB模型，结合病理图像与文本描述，解决神经母细胞瘤亚型分类中的诊断不一致性和主观性问题。实验结果表明，该模型的分类精度优于单模态模型，推动了数字病理学的发展。

本研究提出了一种新聚合技术，解决了高质量特征向量在全幻灯片图像中的分配问题，显著提升了多种组织样本的搜索性能，推动了数字病理学的发展。

本研究提出了CellViT++框架，旨在解决数字病理学中细胞分割和分类对大量标注数据的依赖。该方法利用视觉变换器和基础模型，高效提取细胞特征，适应未见细胞类型，并在无专家注释的情况下生成高质量训练数据，对数字病理学的发展具有重要影响。

本研究通过引入可训练的类别提示和病理编码器，将Segment Anything Model（SAM）应用于数字病理学的语义分割。增加病理基础模型后，SAM-Path在两个公共数据集上的Dice和IOU得分显著提升，分别比手动提示和后处理的SAM高出27.52%和71.63%。

研究利用数字病理学和人工智能评估11种深度神经网络在前列腺癌格里森分级中的应用。通过AUCMEDI框架分析34,264个切片，发现不同架构的敏感性不同，其中ConvNeXt表现最佳，平衡了复杂性和泛化能力，提高了诊断效率。

本研究提出了Histo-Diffusion方法，解决了高分辨率全幻灯片图像在数字病理学中获取困难的问题。研究结果显示，Histo-Diffusion在多个数据集上的表现优于现有的生成对抗网络，为病理图像的超分辨率生成提供了有效支持。

本研究提出了一种名为Snuffy的新型多实例学习池化方法，用于数字病理学中全幻灯片图像的分类。该方法通过稀疏变换器减轻性能损失，并在CAMELYON16和TCGA肺癌数据集上展示了优越的分类准确率。该方法在几-shot学习中具有潜在的应用价值。

数字病理学领域的研究进展包括使用自监督学习从全幅图像中提取补丁来发展基础模型。研究人员提出了一种新的基础模型，即标准化病理学基础模型，通过在染色标准化的补丁上进行训练。该模型显著减轻了特征崩塌问题，并在六个下游任务数据集上表现出色。染色标准化的应用改善了模型的效率和泛化能力。

MAD-MIL是一种基于多头注意力机制的深度多实例学习模型，用于数字病理学中的图像分类。该模型在复杂度简化的同时，能够与其他先进模型竞争，并在多个数据集上取得超越结果。具有较少的可训练参数和较低的计算复杂度，适用于自动化病理工作流程。

数字病理学发展迅速，结合人工智能、深度学习和高性能计算等技术的进步，可以提高和加速诊断过程，减少人为错误，并简化报告步骤。本文提出了一个新的大型红细胞（RBC）图像数据集，并提出了一个两阶段的深度学习框架用于 RBC 图像分割和分类，取得了98.03％的IoU和96.5％的平均分类准确率。与其他知名CNN模型进行的实验比较表明，该模型在性能和计算成本之间取得了良好的平衡。

最近的研究发现，利用在线数据来源中的图像对基础模型进行微调可以提高图像-文本建模的性能，特别在数字病理学的检索任务中表现更好。

数字病理学中的深度学习提升了病理分析的智能和自动化。研究者通过全覆盖损坏仿真方法评估和增强模型的鲁棒性。他们构建了基准数据集，并评估了深度神经网络在分类和分割任务中的鲁棒性。使用这种损坏的数据集作为训练和实验的增强数据，可以显著提升模型的泛化能力。

MAD-MIL是一种基于多头注意力机制的深度多实例学习模型，用于数字病理学中的图像分类。该模型在复杂度简化的同时，能够与其他先进模型取得竞争性结果，并在多个数据集上持续超越。该模型提高了切片表示的信息多样性、可解释性和效率，是自动化病理工作流程的有希望的解决方案。

数字病理学和自动扫描保存整张组织学图像的显微系统的出现，使得计算机方法在组织学图像分析中得到广泛应用。本文提出了一种改进基于深度学习的自动分割方法，通过结合非确定性训练时间和确定性测试时间染色归一化，提高了分割核实的性能。实验结果显示，该方法在性能上比基线模型提升了5.77％至5.27％。

介绍了新的数据集“Kimia Path24”，用于数字病理学中的图像分类和检索。测试补丁数量为1,325个，通过LBP、字典方法和卷积神经网络进行了基准测试，结果显示卷积神经网络的准确性最高，为41.8％。

本研究使用机器学习和数字病理学建立了大规模数据集，验证了基于ViT的标准流水线在正确标注协议下具有90%的预测性能，并揭示了训练分类器定位相关区域的能力，为未来改进本领域的本地化工作提供了启示。

MAD-MIL是数字病理学中的图像分类模型，基于多头注意力机制和深度多实例学习。该模型在简化复杂度的同时，与其他先进模型竞争并超越多个数据集。它提升了切片表示的信息多样性、可解释性和效率，是自动化病理工作流程的有希望的解决方案。