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Whole Slide Images (WSIs)
Whole Slide Images (WSIs)
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新工具指导病理学数据AI模型预训练
研究人员开发了SlideCheck，一个旨在指导病理学基础模型自监督预训练的工具。该工具通过分析数据集分布来运作，并为全切片图像（WSIs）中的异常和恶性提供明确的评分。通过根据这些评分对预训练数据进行组织、过滤和审计，SlideCheck旨在提高病理学基础模型开发的效率和可控性。实验表明，使用SlideCheck整理的数据可以影响下游模型的行为，并达到与在完整数据集上训练的模型相当的性能。
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图Mamba框架增强WSI生存分析
研究人员开发了一种名为TopoMamSurv的新型图Mamba生存分析框架，以利用全切片图像（WSIs）改善患者预后评估。该框架通过利用Mamba的线性复杂度来解决Transformer在大规模图结构中的计算瓶颈。它引入了一种新颖的拓扑感知排序策略，以更好地处理Mamba对输入顺序的敏感性，并结合了具有图卷积网络的双向Mamba模块，以增强空间上下文建模。
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新的CRISP框架自动化病理WSI分析
研究人员开发了CRISP，一个用于分析数字病理学中多个全切片图像（WSIs）的无监督框架。该两阶段系统首先减少单个WSI内的冗余，然后使用聚类来选择整个病例的代表性图像块集。CRISP旨在捕捉病例级别的异质性并作为检索索引，通过利用目前在多WSI病例中被忽视的信息，有可能改善诊断和治疗计划。