研究人员开发了AdaptivePath，一个新颖的主动感知框架，用于对G比特级病理切片进行视觉推理。该系统学习选择最佳的观察位置和放大倍数，模仿病理学家的行为，以有效地识别诊断证据。AdaptivePath集成了用于证据获取的导航器、用于证据转换的形态学解释器以及用于答案评估的审议器，在WSI和病理VQA基准测试中取得了最先进的性能。在一项诊断效用研究中，使用AdaptivePath的病理学家在癌症亚型分类中达到了82.9%的准确率。 AI
影响 能够对G比特级病理切片进行更高效、可追溯的视觉推理，有望提高诊断准确性。
排序理由 研究论文，详细介绍了用于病理图像视觉推理的新型AI框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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