English(EN) AutoMIL: Automated Multiple Instance Learning for Whole-Slide Image Classification

AutoMIL框架自动化全切片图像分类流程

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-26 04:00

研究人员开发了AutoMIL，一个开源框架，旨在自动化全切片图像分类的多示例学习流程的创建。该框架通过自动化预处理、训练和评估步骤来简化流程，这些步骤通常需要大量的专业知识。在基准评估中，AutoMIL取得了具有竞争力的ROC-AUC分数，证明了其作为全切片图像分类的易于访问的基线方法的有效性，无需手动配置流程。 AI

影响简化了病理图像分析的复杂机器学习流程创建，可能加速研究和诊断工具的开发。

排序理由该集群描述了一个特定领域中自动化机器学习的新开源框架，在arXiv论文中有详细介绍。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Jonas Waibel, Frank Kramer, Dominik M\"uller · 2026-10-26 04:00

AutoMIL：全切片图像分类的自动化多实例学习

arXiv:2610.32452v1 Announce Type: cross Abstract: Developing multiple instance learning pipelines for the classification of whole-slide images involves many interdependent design decisions and expertise in both pathology and machine learning. We present AutoMIL, an open-source fr…

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