PathVote

新AI框架通过多尺度图像分析增强儿童肿瘤诊断

研究人员开发了CoPath，一个用于通过病理图像精确轻量级诊断周围神经母细胞瘤（pNTs）的新型框架。CoPath集成了CoHisNet，一个利用Kolmogorov-Arnold网络改进非线性特征建模的多尺度特征融合网络，以及PathVote，它结合了病理学先验信息将斑块级预测聚合为全切片图像决策。该方法解决了儿童肿瘤队列有限、组织学异质性和计算负担等挑战，与现有方法相比，在较低的复杂度下实现了有竞争力的性能。