SPLD论文笔记

SLPD论文笔记

题目:SLPD: Slide-Level Prototypical Distillation for WSIs

摘要

提高特征表示能力是许多全玻片病理图像 (WSI) 任务的基础。最近的工作在病理特异性自我监督学习(SSL)方面取得了巨大成功。然而,它们中的大多数只专注于学习补丁级表示,因此在代理和slide级下游任务之间仍然存在差距,例如子类型、分级和分期。

针对slide级表示,本文提出了

slide级原型蒸馏(SLPD)来探索载玻片内和载玻片间的语义结构,以便在WSI上进行上下文建模。对每个 WSI 中的区域(4096 × 4096 个斑块)进行迭代内聚类,以产生原型并鼓励区域表示更接近指定的原型。

通过用原型表示每张slide,进一步根据原型的设定距离选择相似的slide,并通过交叉slide原型分配区域进行蒸馏。

代码地址:GitHub - Carboxy/SLPD

方法

(a) WSI 具有 WSI-region-patch-image 的层次结构,从粗到细。

(b) 两阶段预训练范式依次执行图像到patch和patch到区域聚合。

(C-E)拟议的SLPD。SLPD 通过幻灯片级聚类来探索语义结构。除了自蒸馏之外,区域表示还与slide内和slide之间的原型相关联,以全面了解 WSI。

其他:

  1. Hierarchical Image Pyramid Transformer(HIPT)预训练模型
  2. slide级聚类"由一组原型抽象出来,这些原型捕获了 WSI 的语义结构
  3. slide间蒸馏:

实验结果


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