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Mayanka Chandra Shekar
Mayanka Chandra Shekar
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新流水线简化病理学全切片图像嵌入提取
研究人员开发了一种从计算病理学中使用的大规模全切片图像（WSIs）中提取嵌入的新流水线。该系统将工作流程分解为块生成、嵌入推理和向量数据库摄取，将数据移动与计算分离。这种方法允许高效的块传输和可扩展的多节点推理，为检索和分类等任务创建可重用的表示数据库，尤其是在资源受限的环境中。研究强调，存储在大规模下成为瓶颈，将WSI嵌入提取重新定义为一个以数据为中心的系统问题。
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Vision Transformers 在早期肺癌预测方面展现潜力
研究人员探索了使用 Vision Transformers (ViTs) 通过胸部 X 光片在临床诊断前两年预测肺癌的可能性。该研究分析了来自 Jamaica Plains VA Hospital 的超过 259,000 张 X 光片，通过重采样和加权损失优化解决了显著的类别不平衡问题。使用在 ImageNet 上预训练的模型进行迁移学习显示出性能的提升，证明了 ViTs 在早期风险预测方面的潜力，尽管距离临床部署标准仍需进一步开发。