
Das MAD-MIL-Modell nutzt einen Multi-Head-Attention-Mechanismus, um diverse Aspekte von Ganzen Gewebeschnitten zu erfassen und so eine effiziente und interpretierbare Klassifizierung zu ermöglichen.


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Effiziente Verarbeitung und Analyse von Ganzen Gewebeschnitten durch Multi-Head-Attention-basiertes Tiefes Mehrfachinstanz-Lernen


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Unser vorgeschlagenes multiskalares Graph-Convolutional-Netzwerk (MS-GCN) ermöglicht die gleichzeitige Modellierung von Langzeitstrukturabhängigkeiten auf niedrigen Vergrößerungsstufen und hochauflösenden zellulären Details auf höheren Vergrößerungsstufen, ähnlich wie in der üblichen Analyse durch Pathologen. Die einzigartige Architektur des MS-GCN führt zu überlegener Leistung und Interpretierbarkeit gegenüber bestehenden Methoden.


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Effiziente Verarbeitung und Analyse von digitalen Pathologiedaten durch pyramidale Graph-Convolutional-Netzwerke mit multiskalarer Topologie
