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Wentao Huang
Wentao Huang
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新框架模仿病理学家进行高效的切片图像推理
研究人员开发了一个名为 HistoSelect 的新框架，以提高病理学问答系统的效率和准确性。该框架模仿人类病理学家检查切片的方式，首先识别与问题相关的组织区域，然后在这些区域内选择信息量最大的斑块。HistoSelect 显著减少了所需的视觉标记数量，平均使用量减少 70%，同时提高了三个病理学 QA 任务的准确性。
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新的RankByGene方法将基因表达与组织病理学图像对齐
研究人员开发了一个名为RankByGene的新框架，以改善空间转录组学（ST）数据与组织病理学图像之间的对齐。该方法使用一种新颖的基于排序的对齐损失来保留跨模态的相对相似性，解决了空间畸变和模态特异性变异等挑战。该框架还结合了具有教师-学生网络的自监督知识蒸馏，以提高对齐稳定性，尤其是在处理嘈杂的基因表达数据时。在七个数据集上的实验表明，RankByGene在对齐和预测任务（包括基因表达预测、切片级分类和生存分析）方面优于现有方法。