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于腾讯会议进行，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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