医学 AI

TICON: A Slide-Level Tile Contextualizer for Histopathology Representation Learning

TICON：用于病理学表示学习的滑片级上下文化器

Varun Belagali, Saarthak Kapse, Pierre Marza, Srijan Das, Zilinghan Li, Sofiène Boutaj, Pushpak Pati, Srikar Yellapragada, Tarak Nath Nandi, Ravi K Madduri, Joel Saltz, Prateek Prasanna, Stergios Christodoulidis, Maria Vakalopoulou, Dimitris Samaras

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； MICS, CentraleSupélec, Université Paris-Saclay（MICS、CentraleSupélec、巴黎-萨克雷大学） ； UNC Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Archimedes/Athena RC ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 TICON通过统一的Transformer模型提升病理学滑片和全滑片表示学习的性能，实现多个基准的新状态-of-the-art结果。

HistoKernel: Whole Slide Image Level Maximum Mean Discrepancy Kernels for Pan-Cancer Predictive Modelling

HistoKernel：全切片图像层面的最大均值差异核用于跨癌症预测建模

Piotr Keller, Muhammad Dawood, Brinder Singh Chohan, Fayyaz ul Amir Afsar Minhas

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

AI总结 HistoKernel通过最大均值差异核提升全切片图像层面的跨癌症预测性能，实现多模态数据整合与斑块级可解释性。

Comments 28 pages, 5 figures, 1 Table. Preprint for article in review at Nature Machine Intelligence