Erb-b2 receptor tyrosine kinase 2
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IMPLICITSTAINER 使用神经隐函数进行虚拟染色
研究人员开发了 IMPLICITSTAINER，一个新颖的虚拟染色框架，它使用神经隐函数将苏木精和伊红 (H&E) 图像转换为虚拟免疫染色。该方法提供分辨率无关的推理，在低数据场景下性能得到改善，并具有确定性、可复现的输出，解决了现有基于块的方法的局限性。IMPLICITSTAINER 在虚拟染色任务上取得了最先进的成果，包括免疫组织化学和多重免疫荧光，其性能超过了二十多种基线方法。
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新的 SLMP 框架通过 LLM 增强病理图像解释
研究人员开发了一个名为空间语言消息传递 (SLMP) 的新框架，以改进多模态大语言模型 (MLLM) 如何解释病理图像。SLMP 通过将图像区域表示为空间文本图来解决全切片图像 (WSI) 超过 MLLM 上下文限制的挑战。在该图中，瓦片是带有初始描述的节点，边表示空间邻近性。然后，LLM 通过整合来自相邻瓦片的消息来优化每个瓦片的描述，从而在不微调 MLLM 权重的情况下实现语义优化。该方法在 HER2 和 CAMELYON16 数…
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图神经网络解释方法揭示生物网络中的疾病特征
研究人员评估了四种流行的图神经网络（GNN）解释方法，以了解它们在识别生物网络中疾病相关结构方面的有效性。利用合成数据和乳腺癌RNA测序数据，研究发现不同的方法在揭示不同类型的生物信号方面表现出色，例如单节点驱动因素或分布式通路。通过结合多种解释器的共识得分并纳入拓扑信息，研究人员改进了关键癌症基因的优先级排序和生物学相关信号通路的恢复。