医学 AI

Patch-Level Glioblastoma Subregion Classification with a Contrastive Learning-Based Encoder

基于对比学习的编码器的脑胶质瘤亚区域分类

Juexin Zhang, Qifeng Zhong, Ying Weng, Ke Chen

机构 * University of Nottingham Ningbo China（诺丁汉大学宁波校区） 纠错

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

AI总结 本文提出基于对比学习的编码器方法，在BraTS-Path 2025挑战中实现了脑胶质瘤亚区域分类的高精度表现。

Comments Accepted by the International Brain Tumor Segmentation (BraTS) challenge organized at MICCAI 2025 conference

Masked Autoencoder Joint Learning for Robust Spitzoid Tumor Classification

掩码自动编码器联合学习用于鲁棒的Spitzoid肿瘤分类

Ilán Carretero, Roshni Mahtani, Silvia Perez-Deben, José Francisco González-Muñoz, Carlos Monteagudo, Valery Naranjo, Rocío del Amor

机构 * HUMAN-tech, Universitat Politècnica de València (UPV)（HUMAN-tech，瓦伦西亚理工大学） ； INCLIVA, Universitat de València (UV)（INCLIVA，瓦伦西亚大学） ； Artikode Intelligence S.L. 纠错

专题命中 病理影像 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 ReMAC通过联合学习掩码自动编码器，提升高维数据下Spitzoid肿瘤分类的鲁棒性和准确性。

Comments Accepted in CASEIB 2025

Leveraging Foundation Models for Histological Grading in Cutaneous Squamous Cell Carcinoma using PathFMTools

利用基础模型进行皮肤鳞状细胞癌组织学分级的PathFMTools

Abdul Rahman Diab, Emily E. Karn, Renchin Wu, Emily S. Ruiz, William Lotter

机构 * Dana-Farber Cancer Institute（达纳-法伯癌症研究所） ； Brigham and Women’s Hospital（布里奇沃特医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

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

AI总结 本文提出PathFMTools工具，利用基础模型进行皮肤鳞状细胞癌组织学分级，验证了基础模型嵌入训练小型模型的潜力，为临床应用提供高效分析手段。

Comments Proceedings of the 5th Machine Learning for Health (ML4H) Symposium (2025)