单 hyperbolic 空间中叶片淋巴瘤病理图像的多尺度表示
计算机视觉与模式识别
2025-06-24 v1
摘要
我们提出了一种方法，将恶性淋巴瘤病理图像从高分辨率细胞核到低分辨率组织图像，嵌入到单一的双曲空间中，并采用自监督学习。为捕捉疾病进展过程中跨尺度的形态变化，我们的方法根据包含关系将组织图像与相应的核图像嵌入到彼此相邻的位置。使用圆盘作为特征空间可有效编码这种层次结构。所学得的表示捕捉了疾病状态和细胞类型变化。
关键词
引用
@article{arxiv.2506.18523,
title = {Multi-Scale Representation of Follicular Lymphoma Pathology Images in a Single Hyperbolic Space},
author = {Kei Taguchi and Kazumasa Ohara and Tatsuya Yokota and Hiroaki Miyoshi and Noriaki Hashimoto and Ichiro Takeuchi and Hidekata Hontani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.18523},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 3 figures