PathBench-MIL：面向组织病理学的多实例学习（MIL）的全方位AutoML与基准测试框架
计算机视觉与模式识别
2025-12-22 v1 机器学习
神经与进化计算
软件工程
组织与器官
摘要
我们介绍了PathBench-MIL，这是一个用于组织病理学中多实例学习（MIL）的开源AutoML与基准测试框架。该系统自动化了MIL管道的端到端构建，包括预处理、特征提取和MIL聚合，并提供了对数十种MIL模型和特征提取器的可重复基准测试。PathBench-MIL集成了可视化工具、统一的配置系统和模块化可扩展性，使其能够在数据集和任务之间实现快速实验和标准化。PathBench-MIL已公开available at https://github.com/Sbrussee/PathBench-MIL
引用
@article{arxiv.2512.17517,
title = {PathBench-MIL: A Comprehensive AutoML and Benchmarking Framework for Multiple Instance Learning in Histopathology},
author = {Siemen Brussee and Pieter A. Valkema and Jurre A. J. Weijer and Thom Doeleman and Anne M. R. Schrader and Jesper Kers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.17517},
year = {2025}
}
备注
14 Pages, 3 Figures, 2 Appendices