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English(EN) Decoupled I/O-Dominant Pipelines for Large-Scale Whole-Slide Image Embedding Extraction

新流水线简化病理学全切片图像嵌入提取

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了一种从计算病理学中使用的大规模全切片图像（WSIs）中提取嵌入的新流水线。该系统将工作流程分解为块生成、嵌入推理和向量数据库摄取，将数据移动与计算分离。这种方法允许高效的块传输和可扩展的多节点推理，为检索和分类等任务创建可重用的表示数据库，尤其是在资源受限的环境中。研究强调，存储在大规模下成为瓶颈，将WSI嵌入提取重新定义为一个以数据为中心的系统问题。 AI

影响 该系统通过提高处理大型医学图像数据集的效率，有可能加速病理学中的AI驱动诊断。

排序理由 该集群描述了一篇研究论文，其中详细介绍了一种处理大型图像数据集的新技术流水线。

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报道来源 [2]

  1. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

    大规模全切片图像嵌入提取的解耦 I/O 密集型管道

    Whole-slide images (WSIs) are central to computational pathology but are prohibitively large, making patch-based processing the practical unit for foundation model inference. At scale, however, generating and handling massive numbers of patches on quickly introduces significant I…

  2. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Mayanka Chandrashekar, Xi Zhang, Ethan Seefried, Tirthankar Ghosal, John Gounley, Heidi Hanson ·

    大规模全切片图像嵌入提取的解耦 I/O 密集型管道

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