English(EN) Semantic-Aware Subgraph State Space Model for WSI Classification in Histopathology

新型 SASG-SSM 模型提升组织病理学 WSI 分类性能

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-04 04:00

研究人员推出了一种名为语义感知子图状态空间模型（SASG-SSM）的新型框架，该框架专为组织病理学中的全切片图像（WSI）分类而设计。该模型通过近似语义单元（代表不规则形状的组织区域）并保留其内部空间组织，解决了传统基于块的方法的局限性。SASG-SSM 集成了图神经网络来编码子图内部拓扑，并结合了基于 Mamba 的状态空间编码器以实现跨多个子图的高效上下文关联，从而结合了局部结构和全局上下文信息。在四个 WSI 分型数据集上的实验表明，与现有最先进的方法相比，该模型具有显著优势，此外的评估还证明了其在小队列和少样本学习场景下的鲁棒性和数据效率。 AI

影响该模型通过更好地捕捉组织样本内复杂的空间关系，有望提高组织病理学的诊断准确性。

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报道来源 [1]

arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Feixing Chen, Hao Lu, Lin Luo, Yan Xu · 2026-09-04 04:00

用于组织病理学中WSI分类的语义感知子图状态空间模型

arXiv:2609.03689v1 Announce Type: new Abstract: Histopathological subtyping relies on the recognition of characteristic histological patterns. These patterns may be expressed by individual tissue structures or by the spatial distribution and co-occurrence of multiple structures, …

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