基于多病理基础模型联合和主动学习的全景数字病理切片级分析与预测方法研究

摘要： 全景数字病理图像(Whole slide image,WSI)为组织病理学评估提供了高倍率、大视野可量化的信息来源,对于实现精准诊疗意义重大。然而兆亿级的像素量给全景数字病理图像分析带来了挑战,包括对图像内有效计算域的选取、特征编码和有效示例整合等。此外,由于临床数据资源的稀缺性,可用于提升深度学习模型训练的样本总量受限,制约了模型在临床应用中的可靠性和鲁棒性。为此,本文基于多... ... （共12页）