病理图像在癌症诊断中至关重要，全视野切片图像（WSI）提供高分辨率数据。多示例学习（MIL）是分析WSI的主要方法，但处理成本较高。哈尔滨工业大学的研究团队提出了分层蒸馏多示例学习框架（HDMIL），显著降低推理时间28.6%，同时提升分类性能，为数字病理学的发展提供了新思路。

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。

研究提出了一种基于统计理论的新方法，用于自动识别病理图像中的癌症区域，实现了0.95以上的AUC值，提高了诊断准确性。文章还综述了机器学习在病理图像分析中的应用，包括卷积神经网络和弱监督学习等技术，探讨了其在癌症检测中的挑战和前景。

该研究提出了多种基于扩散模型的医学图像合成方法，显著提升了病理图像的分辨率和分类能力，尤其在癌症诊断和临床应用中表现优越。这些方法无需数据注释，能够有效生成高质量的病理图像，改善机器学习模型的稳定性和准确性。

本文探讨了利用视觉语言模型对病理图像进行定量分析和特征嵌入的方法，展示了其在癌症生物学推理和皮肤病诊断中的应用。研究表明，结合图像和文本信息可以显著提高病理图像分类的准确性，并在多个任务中实现先进性能。提出的模型在处理复杂医学图像和数据时表现出良好的扩展性和有效性。

本文综述了深度学习在肿瘤组织病理图像分析中的应用，探讨了无监督学习、生成对抗网络（GAN）和弱监督学习等方法，强调合成数据在癌症诊断中的潜力和有效性。研究表明，利用少量标注数据可实现高准确率，推动自动数字病理学的发展。

本文介绍了多种基于多模态融合的癌症生存预测框架，如MultiCoFusion、TTMFN和SELECTOR。这些框架结合病理图像和基因表达数据，特别是在小数据集上，通过额外监督和密集融合优化结果，展现出优于传统方法的性能，显著提高癌症患者生存率预测的准确性。

本文综述了深度学习在肿瘤组织病理图像分析中的应用，分析了130多篇研究，探讨了机器学习策略、生存模型及数据集等。研究表明，深度学习能够提高癌症诊断的准确性，并创建了包含25,000张医学图像的数据集，为相关研究提供了资源。深度学习技术有效检测乳腺癌及其他癌症类型，提升了预后信息的预测能力。

本文提出了一种结合多实例学习和域自适应的方法，以提高病理图像数据集的分类性能，并通过高置信度伪标签有效整合监督信息。研究表明，该方法在急性缺血性中风的检测和分类中显著提升了分类准确率。此外，采用迁移学习和主动学习框架，能够从少量医学图像中训练出鲁棒的深度学习系统，简化了标注数据库的建立过程。