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胃癌病理切片跨医院研究:复杂聚合器无增益

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AI 综述

Md Ariful Islam Mozumder 等研究人员发布 arXiv 论文称,汇集韩国五家医院的 5,036 张胃部 H&E 染色全切片图像,在冻结的病理基础模型特征上以留一医院法比较多种多示例学习聚合器,发现更复杂的聚合器无法提升跨医院判别能力。 具体结果显示,自研的图聚合器 CHIME-MIL 平均 AUC 为 0.837,但在相同配方下不超过注意力池化;配合站点对齐与双尺度融合的全局最大池化反而更优(AUC 0.855,P = 0.0002)。

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报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月3日
  1. arXiv cs.AI
    基于病理基础模型特征时,更复杂的聚合器无法提升胃癌全切片图像的跨医院判别能力

    一项研究汇集韩国五家医院的 5,036 张胃部 H&E 染色全切片图像,在冻结的病理基础模型特征上以留一医院法比较多种多示例学习聚合器。自研的图聚合器 CHIME-MIL 平均 AUC 为 0.837,但相同配方下不超过注意力池化,配合站点对齐与双尺度融合的全局最大池化反而更优(AUC 0.855,P = 0.0002)。

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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。