医学 AI

ConceptM$^3$oE: Concept-Guided Multimodal Mixture of Experts for Interpretable Computational Pathology

ConceptM$^3$oE：面向可解释计算病理学的概念引导多模态专家混合模型

Xuan Wang, Zhongling Xu, Gopi Kannedhara, Joakim Nguyen, Jian Yu, Jinrui Fang, Abdurrahmaan Baghdadi, Tianlong Chen, Awais Naeem, Chandra Krishnan, Edward Castillo, Andrew H. Song, Ankita Shukla, Ying Ding, Nicholas Konz, Hairong Wang

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Dell Children’s Medical Center（德尔儿童医疗中心） ； The University of Texas MD Anderson Cancer Center（德克萨斯大学MD安德森癌症中心） ； University of Nevada, Reno（内华达大学里诺分校） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；medical AI(abstract)

AI总结 提出ConceptM$^3$oE框架，通过概念引导的多模态专家混合路径嵌入概念形成，并利用残差路径保持性能与可解释性，在脑肿瘤分类中优于基线并提升小样本性能。