本研究提出了一种新型视觉基础模型，旨在提升数字病理领域的模型性能。该模型在120万张组织病理图像上进行训练，并在21个基准数据集上取得优异表现，展现出显著的应用潜力。

本研究提出了修补遮挡策略（IBO），通过修补组织病理图像中的遮挡区域，减少了分布外伪影并保持数据完整性。结果显示，IBO显著提高了感知保真度，并将XAI性能预测准确率从42%提升至71%。