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English(EN) SSMamba: A Self-Supervised Hybrid State Space Model for Pathological Image Classification

SSMamba模型通过混合自监督学习增强病理图像分类

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了SSMamba，这是一种新颖的、用于病理图像分类的自监督混合状态空间模型。该框架解决了当前模型存在的局限性，例如不同放大倍数下的域偏移、局部-全局关系建模不足以及细粒度敏感性不足。SSMamba集成了Mamba掩码图像建模、方向多尺度模块和局部感知残差模块，可在无需大量外部数据集的情况下改进特征学习。与十个公共ROI数据集上的十一个最先进的病理基础模型以及六个公共WSI数据集上的八种方法相比，该模型表现出卓越的性能。 AI

影响 为医学图像分析引入了新的架构，有望提高病理学诊断的准确性和效率。

排序理由 这是一篇详细介绍特定领域新模型架构的研究论文。[lever_c_research降级：ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Enhui Chai, Sicheng Chen, Tianyi Zhang, Xingyu Li, Tianxiang Cui ·

    SSMamba：一种用于病理图像分类的自监督混合状态空间模型

    arXiv:2604.15711v2 Announce Type: replace Abstract: Pathological diagnosis is highly reliant on image analysis, where Regions of Interest (ROIs) serve as the primary basis for diagnostic evidence, while whole-slide image (WSI)-level tasks primarily capture aggregated patterns. To…

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