HIT Webinar 特邀报告 | [林天成 上海交大] 基于因果推断的全景病理图像多实例学习

HIT Webinar 聚焦生物医疗,人工智能及前沿科技,围绕Healthcare,Intelligence & Technology探索医学影像处理、计算机视觉、智慧医疗、生物信息学、新型临床诊疗装备、智能康复机器人、医疗可穿戴设备、人工智能辅助制药等前沿技术的发展与应用。


本期特邀报告将于北京时间2023年11月24日晚上20:00腾讯会议进行,时长一小时,欢迎您注册参加。

基于因果推断的全景病理图像多实例学习

北京时间2023年11月24日晚上20:00

#腾讯会议:359-779-641

病理诊断被誉为疾病诊断的金标准。病理图像分析通常被定义为一个多实例学习问题,主要是由于其超高分辨率(比如10万*10万像素)和缺乏细粒度标注(临床只提供切片/病例级别判读结果)所导致的。然而,在病理数字化过程中由于组织准备,染色方法,制片标准和扫描仪器等环节的差异,不可避免地对这个弱监督学习范式产生影响,导致有偏预测的问题。本报告从因果推断的角度去分析和缓解这个问题:1)提出相应的结构因果图,指出有偏预测问题主要受到了混杂因素的影响。2)针对实例级别的多实例学习,在统一的EM框架下分别引入物理干预和有效样本选择机制,提升模型鲁棒性。3)针对包级别的多实例学习,在传统的两阶段训练中额外引入干预训练作为第三阶段,为现有最优的方法带来一致性的提升。END

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本篇文章来源于微信公众号: 医工学人

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