顶尖高校/医院纷纷布局的AI+三级淋巴结，能否成为后续的研究热点？｜文献速递·24-10-15
这篇文章是关于一种用于检测胰腺肿瘤病理图像中的三级淋巴结构（TLSs）的弱监督分割网络。TLSs的存在是胰腺肿瘤预后的重要指标，因此，在胰腺肿瘤的诊断和治疗中，对TLSs的检测起着至关重要的作用。然而，基于深度学习的全监督检测算法通常需要大量的手动标注，这既耗时又费力。为了解决这个问题，文章提出了一
VirtualMultiplexer：直接由HE生成IHC的生成式病理AI模型｜顶刊精析·24-09-14
这篇文章于2024-09-09发表于Nature Machine Intelligence，目前IF=18.8。这篇文章介绍了一种名为VirtualMultiplexer的AI工具，能够，以加速病理组织学工作流程并提高临床预测的准确性。作为真正处于科研一线的同志，我十分清楚大家关心的问题——。要解决
Nat Commun系列｜如何像搭积木一样去搭建你自己的病理AI模型框架｜专题总结·24-08-30
这篇文章报道了一种基于回归的深度学习方法，能够从病理切片图像中准确预测连续性的分子生物标志物，为计算病理学和精准医疗提供了新的工具。研究团队开发并评估了一种自监督的、基于注意力机制的弱监督回归方法，直接从11,671张涵盖九种癌症类型的患者的图像中预测连续的生物标志物。研究发现，使用回归方法显著提高
文献学习-30-GRAB-Net: 用于医学点云分割的图的边界感知网络
香港中文大学袁奕萱教授团队提出了一个包含 GBM、OCM 和 IFM 的 GRAB-Net 框架来解决点云分割中对偶约束不足和上下文混乱，在边界周围进行良好分割效果不佳的问题。 GBM提出在图域中建立语义和边界之间的全局关系，为生成高质量特征提供足够的对偶信息。OCM 利用上下文图在边界外分配适当的
