近日，中南大学基础医学院 胡忠良 教授团队与清华大学 江瑞 教授团队在人工智能杂志 Nature Machine Intelligence 上合作发表论文 A transformer-based weakly supervised computational pathologymethod for clinical-grade diagnosis and molecular state revelationof gliomas （ 一种基于转换器的为胶质瘤临床诊断和分子标记物发现的弱监督计算病理方法 ） 。 本文提出基于大兴趣区域的多实例学习模型ROAM和新的金字塔转换器，进行胶质瘤数字病理切片的临床病理诊断和分子标记物的挖掘。 本模型能自动捕获神经病理专科医师认可的各型胶质瘤的关键形态学特征，所以能为胶质瘤数字病理切片提供准确、可靠的辅助诊断。
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