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Christian Grashei
Christian Grashei
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新型视觉语言模型可生成本地语言的前列腺病理报告
研究人员开发了一种能够生成本地语言前列腺病理报告的端到端视觉语言模型，在此以德语为例进行了演示。该模型通过使用大型语言模型自动将复合报告拆分为图像-文本对来解决配对数据稀缺的问题，从而在没有人工标注的情况下从历史病例中生成了超过17,000个配对。该系统在恶性肿瘤检测和Gleason分级方面实现了高精度，其性能与FDA批准的分类器相当，并在外部队列上进行了验证，使机构能够训练自己的本地语言报告模型。
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Pathryoshka框架压缩病理模型，提升可及性
研究人员开发了Pathryoshka，一个用于压缩大型病理基础模型的新框架。这种受RADIO蒸馏和Matryoshka表示学习启发的、多教师知识蒸馏方法，在保持与大型模型相当的性能的同时，显著减小了模型尺寸（86-92%）。Pathryoshka的表现也优于现有的单教师蒸馏方法，中位数准确率提升了7.0。该框架能够适应嵌入维度，从而实现高效的本地部署，使更广泛的社区能够获得先进的计算病理学。