医学 AI

Uncertainty Estimation in Pathology Foundation Models via Deep Mutual Learning

病理基础模型中的不确定性估计：基于深度互学习

Gbègninougbo Aurel Davy Tchokponhoue, Sevda Öğüt, Ali Idri, Dorina Thanou, Pascal Frossard

机构 * UM6P（摩洛哥穆萨-阿卜杜勒-阿齐兹大学） ； EPFL（瑞士联邦理工学院） ； UM5（摩洛哥穆萨-阿卜杜勒-阿齐兹大学） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出DICE框架，通过集成多个冻结的病理基础模型并利用深度互学习对齐，以模型分歧作为不确定性代理，实现可靠的不确定性估计、异常定位，并在分类、校准和定位上匹配或超越现有方法。

CellDETR: A Detection-Guided Framework for Scalable Cell Representation Learning from Histopathology Images

CellDETR: 一种面向组织病理学图像的可扩展细胞表示学习的检测引导框架

Shikang Zhang, Guojun Li, Yicong Mao, Chulin Sha

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出基于Deformable DETR的检测引导框架CellDETR，通过位置特征解耦和框约束注意力机制实现可扩展的细胞表示学习，在细胞分类任务上超越现有方法，并支持无标签数据的预训练和跨数据集迁移。

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Mitigating Batch Effects in Histopathology via Language-Mediated Robust Embedding Generation

通过语言介导的鲁棒嵌入生成减轻组织病理学中的批次效应

Yishu Zhang, Shushan Wu, Zhenzhong Zhang, Didong Li, Huaxiu Yao, Yun Li, Iain Carmichael, Katherine A. Hoadley, Hongtu Zhu, Di Wu, Daiwei Zhang

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出GLMP框架，利用通用多模态大语言模型将组织学图像转化为文本表示，再生成数值嵌入，有效抑制批次效应，提升跨机构泛化能力。

Predicting Metastatic Risk from Primary Tissue Architecture via Distance-Aware Spatial Modeling

通过距离感知空间建模从原发组织架构预测转移风险

Sandesh Pokhrel, Hamid Manoochehri, Bodong Zhang, Beatrice S Knudsen, Tolga Tasdizen

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Utah（犹他大学电气与计算机工程系） ； Scientific Computing and Imaging Institute, University of Utah（犹他大学科学计算与成像研究所） ； Department of Pathology, University of Utah（犹他大学病理学系） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出DTMf-MIL方法，通过符号距离函数显式建模肿瘤微环境的空间几何结构，在转移风险预测任务上显著优于忽略空间布局的现有方法。

AdaGrad does not adapt to Hölder-smoothness for composite objectives

AdaGrad 对复合目标函数的 Hölder 光滑性不具有适应性

Matia Bojovic, Saverio Salzo, Massimiliano Pontil

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本文通过一维凸复合优化反例，揭示 AdaGrad 在 Hölder 光滑目标上无法达到经典收敛率，原因在于光滑项梯度在最优处非零导致步长过度减小，并探讨了基于梯度映射或梯度差的替代累积机制如何避免此问题。

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