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adenocarcinoma of the lung
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人工智能利用视觉词汇绘制肺癌生长模式图
研究人员开发了一种新颖的弱监督视觉词袋（BoVW）流水线，用于从全切片图像中绘制肺腺癌生长模式图。该方法利用冻结的基础模型嵌入来学习视觉词汇，从而能够创建可解释的空间模式图。该流水线在临床相关任务（包括肿瘤/健康分类和组织学分级分类）上表现出强大的性能，通过保留关键的异质性，在某些方面优于传统的监督方法。
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基础模型通过基于注意力的学习助力肺癌生长模式预测
研究人员开发了一个基于注意力机制的多实例学习（ABMIL）框架，用于从全切片图像预测肺腺癌的生长模式。该方法通过整合预训练的病理基础模型作为块编码器，减少了对大量标注的需求。实验表明，微调这些编码器可以提高性能，在ABMIL框架下，Prov-GigaPath达到了0.699的Kappa分数，优于简单的聚合基线。