数字病理学技术突破 - 哈尔滨工业大学团队提出分层蒸馏多示例学习框架HDMIL 显著提升病理图像分类效率 在3个公开数据集上推理时间降低28.6% [3][12] - HDMIL创新性引入基于Chebyshev多项式的Kolmogorov-Arnold分类器 在Camelyon16数据集实现90.88% AUC和88.61%准确率 比最优方法提升3.13%和3.18% [3][14] - 框架采用动态多示例网络DMIN和轻量级预筛选网络LIPN双组件结构 通过低分辨率预筛选减少高分辨率数据处理量 实现速度与精度平衡 [5][9][12] 实验验证与性能 - 研究在Camelyon16、TCGA-NSCLC、TCGA-BRCA三大数据集验证 HDMIL处理时间分别减少28.6%、21.8%和7.2% 且大样本时性能无衰减 [14][15] - 消融实验显示CKA分类器和自蒸馏训练使平均AUC提升2.65个百分点 达到95.60% 证明模块设计的有效性 [16] - 对比11种MIL方法 HDMIL在乳腺癌淋巴转移检测任务中达到93.17% AUC 显著优于传统Max-Pooling方法的83.26% [14] 技术实现细节 - 采用ResNet-50作为特征提取器 MobileNetV4变体构建LIPN网络 通过交叉蒸馏实现低分辨率预筛选 [9] - DMIN网络包含投射模块、注意力模块和师生分支 采用Gumbel trick解决不可微问题 注意力机制筛选关键区域 [10] - 预处理阶段采用CLAM工具 遵循10折蒙特卡洛交叉验证 数据划分比例严格按8:1:1或9:1执行 [4][14] 行业应用前景 - 全视野切片图像WSI达十亿像素级 当前医学诊断黄金标准 但传统方法存在特征提取耗时和冗余补丁问题 [1][2] - 哈工大团队持续深耕数字病理学 此前CVPR 2024发表虚拟免疫组化染色研究 解决IHC染色成本高昂痛点 [18][20] - 国际学界同步推进 荷兰埃因霍芬理工大学提出GABMIL模型 通过空间信息混合模块增强传统MIL方法 [21]