[2025CVPR]GNN-ViTCap:用于病理图像分类与描述模型

论文结构解析

本文采用经典学术论文结构:

  1. 引言​:阐述病理图像分析的挑战与现有方法局限性
  2. 相关工作​:系统梳理MIL、视觉语言预训练和生物医学语言模型三大领域
  3. 方法​:详细阐述GNN-ViTCap四阶段架构
  4. 实验​:在BreakHis和PatchGastric数据集验证性能
  5. 讨论​:通过四大研究问题深入分析
  6. 结论​:总结成果并规划未来方向

 

三大核心创新点
  1. 冗余消除机制

    • 采用注意力增强的深度嵌入聚类(DEC)
    • 通过标量点积注意力选择代表性图像
    • 减少30%以上冗余图像,提升处理效率
  2. 图神经网络聚合

    • 基于余弦

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