基于结构与接触感知表示的开放世界手-物交互视频生成
计算机视觉与模式识别
2025-12-02 v1
摘要
准确的肺胞肿瘤亚型分类和结果预测对于指导治疗和患者护理至关重要。大多数计算病理模型是在大规模组织学图片上训练的，这限制了其在实际应用中处理小块活检标本的能力。我们展示了在切除组织上训练的自监督编码器可被应用于活检组织，捕获有意义的形态学模式。利用这些模式，该模型能够预测患者生存率并对肿瘤亚型进行分类。这种方法体现了人工智能驱动工具用于支持肺胞肿瘤诊断和治疗规划的潜力。
引用
@article{arxiv.2512.01681,
title = {Cross-Domain Validation of a Resection-Trained Self-Supervised Model on Multicentre Mesothelioma Biopsies},
author = {Farzaneh Seyedshahi and Francesca Damiola and Sylvie Lantuejoul and Ke Yuan and John Le Quesne},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.01681},
year = {2025}
}