基于图神经网络的肺癌表示学习 背景介绍 随着数字病理学的快速发展，基于图像的诊断系统在精确病理诊断中变得越来越重要。这些系统依赖于用于全切片图像（Whole Slide Images, WSIs）上的多实例学习（Multiple Instance Learning, MIL）技术。然而，如何有效表示WSIs仍然是一个亟需解决的问题。深度神经网络的出现使得视觉计算取得了突破性进展，但面对每个WSI中庞大的像素量，现有的神经网络方法仍面临巨大挑战。近年来，一些研究已经探索了基于图的模型，以期在嵌入和表示WSIs的过程中捕捉图像中的复杂关系。 文章来源 本文的研究由以下作者完成：Rukhma Aftab, Yan Qiang, Juanjuan Zhao, Zia Urrehman和Zijuan ...