AAAI论文解读|Boosting Multiple Instance Learning Models for Whole Slide Image Classification A Model
论文标题
Enhancing multiple instance learning models in the context of whole slide image classification requires a model-agnostic framework that leverages counterfactual inference to achieve robust performance across diverse datasets.
论文链接
Enhancing Multiple Instance Learning (MI) based approaches for Whole Slide Image (WSI) classification: An agnostic framework built upon counterfactual reasoning论文下载链接
论文作者
Weiping Lin, Zhenfeng Zhuang, Lequan Yu, Liansheng Wang
内容简介
注
分点关键点
模型无关框架 * 本文所提出的是一种无需依赖特定模型机制的设计方案，在现有多种多示例子学习方法的支持下，并且特别适用于那些缺乏特定机制（如注意力机制）的传统多示例子学习架构。该特性不仅提升了框架的通用性，并且使其能够在不同类型的多示例子学习架构中实现无缝集成与灵活扩展。
以反事实推理为基础的子包评估
层次化实例搜索 * 采用分级搜索策略，在这项研究中我们显著降低了误报实例的数量，并提高了所选实例的可靠性。该过程通过持续细分子包直至达到可接受的标签精度。
实例分类器的训练与特征细化 * 训练并细化特征后生成的嵌入信息作为提示用于提升原始实例特征的质量，并明显提升包预测性能。(这一过程确保了模型在训练阶段能够利用更丰富的特征信息以优化包预测结果.)
实验验证 * 通过系统性评估在三个公开获取的WSI数据集上的全面测试表明, 所提出的算法框架在包预测与实例预测任务方面超越了当前最先进的解决方案, 并成功验证了其应用效果与实用性。
论文代码
代码链接：https://github.com/centurion-crawler/CIMIL
中文关键词
- 基于多示例的学习
- 全角度与全方位图像识别
- 反事实推断
- 实例识别器
- 多层次搜索策略
- 伪标签创建机制
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