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新的 REST 框架可从 H&E 图像预测分子数据
研究人员开发了一个名为 REST（可靠性引导空间转录组学）的新框架，用于从 H&E 染色的组织病理学图像预测分子信息。该方法利用生物程序库（BPB）为基因表达编码和可靠性估计提供结构。REST 旨在通过弥合视觉形态与分子状态之间的差距来改善癌症诊断和表征，在基因表达、通路活性和细胞特征预测方面优于现有的病理学基础模型。
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SheafStain 虚拟染色方法解决 WSI 伪影问题
研究人员开发了 SheafStain，一种用于癌症诊断的虚拟染色新方法，该方法解决了全切片图像中分块推理引起的伪影问题。该方法将视觉基础模型特征重新解释为薛定谔桥框架内的束状截面，确保空间和生物学上的一致性。SheafStain 集成类别和分块标记以锚定生物学一致性并形成空间图，通过减轻拼接伪影，在六种先前方法上展示了改进的结果。
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新的DSAGL框架提升全切片图像癌症诊断能力
研究人员开发了一个名为双流注意力引导学习（DSAGL）的新框架，以提高全切片图像癌症诊断的准确性。该方法通过仅使用切片级标签来更好地识别图像内的关键局部区域，从而解决了现有多种实例学习技术的局限性。DSAGL采用教师-学生双流架构，并生成注意力引导的伪标签来减轻歧义，在实验中表现优于当前最先进的方法。