使用H&E专用骨干网络的乳腺癌分子亚型预测

Samaneh Abbasi-Sureshjani、Anıl Yüce、Simon Schönenberger、Maris Skujevskis、Uwe Schalles、Fabien Gaire、Konstanty Korski；计算病理学MICCAI研讨会论文集，PMLR 156:1-9

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用于从H&E WSI进行ER和PR状态弱监督预测的新型细胞图表示

Hammam M. AlGhamdiă、Navid Alemi Koohbanani、Nasir Rajpoot、Shan E. Ahmed Raza；计算病理学MICCAI研讨会论文集，PMLR 156:10-19

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改进的Mask R-CNN用于苏木精-伊红染色组织学图像中的细胞核实例分割

Benjamin Bancher、Amirreza Mahbod、Isabella Ellinger、Rupert Ecker、Georg Dorffner；计算病理学MICCAI研讨会论文集，PMLR 156:20-35

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用于多重免疫荧光成像的随机多通道图像合成

Shunxing Bao、Yucheng Tang、Ho Hin Lee、Riqiang Gao、Sophie Chiron、Ilwoo Lyu、Lori A. Coburn、Keith T. Wilson、Joseph T. Roland、Bennett A. Landman、Yuankai Huo；计算病理学MICCAI研讨会论文集，PMLR 156:36-46

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多尺度区域注意力Deeplab3+：显微图像中多发性骨髓瘤浆细胞分割

Bozorgpour Afshin、Azad Reza、Showkatian Eman、Sulaiman Alaa；计算病理学MICCAI研讨会论文集，PMLR 156:47-56

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用于尿路上皮癌全切片细胞病理学图像的端到端多实例学习

Joshua Butke、Tatjana Frick、Florian Roghmann、Samir F El-Mashtoly、Klaus Gerwert、Axel Mosig；计算病理学MICCAI研讨会论文集，PMLR 156:57-68

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基于组织病理学图像的脑膜瘤自动且可解释的分级

Jonathan Ganz、Tobias Kirsch、Lucas Hoffmann、Christof A. Bertram、Christoph Hoffmann、Andreas Maier、Katharina Breininger、Ingmar Blümcke、Samir Jabari、Marc Aubreville；计算病理学MICCAI研讨会论文集，PMLR 156:69-80

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用于胃肠道癌症组织病理学图像中可解释的端到端生存预测的深度学习 (E-ESurv)

Narmin Ghaffari Laleh、Amelie Echle、Hannah Sophie Muti、Katherine Jane Hewitt、Schulz Volkmar、Jakob Nikolas Kather；计算病理学MICCAI研讨会论文集，PMLR 156:81-93

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苏木精-伊红全切片图像中血微血管的自动量化

Azam Hamidinekoo、Anna Kelsey、Nicholas Trahearn、Joanna Selfe、Janet Shipley、Yinyin Yuan；计算病理学MICCAI研讨会论文集，PMLR 156:94-104

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检测BRAF和NTRK基因的改变作为数字病理学图像中的致癌驱动因素：在多个甲状腺队列中实现模型泛化

Johannes Höhne、Jacob de Zoete、Arndt A. Schmitz、Tricia Bal、Emmanuelle di Tomaso、Matthias Lenga；计算病理学MICCAI研讨会论文集，PMLR 156:105-116

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HistoCartography：数字病理学中图分析工具包

Guillaume Jaume、Pushpak Pati、Valentin Anklin、Antonio Foncubierta、Maria Gabrani；计算病理学MICCAI研讨会论文集，PMLR 156:117-128

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SparseConvMIL：基于稀疏卷积的上下文感知多实例学习，用于全切片图像分类

Marvin Lerousseau、Maria Vakalopoulou、Eric Deutsch、Nikos Paragios；计算病理学MICCAI研讨会论文集，PMLR 156:129-139

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基于弱配对数据的磁共振成像虚拟组织病理学

Amaury Leroy、Kumar Shreshtha、Marvin Lerousseau、Théophraste Henry、Théo Estienne、Marion Classe、Nikos Paragios、Vincent Grégoire、Eric Deutsch；计算病理学MICCAI研讨会论文集，PMLR 156:140-150

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通过自集成进行组织病理学细胞分割的无监督领域自适应

Chaoqun Li、Yitian Zhou、Tangqi Shi、Yenan Wu、Meng Yang、Zhongyu Li；计算病理学MICCAI研讨会论文集，PMLR 156:151-158

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SMILE：基于稀疏注意力的多实例对比学习，用于使用病理图像进行胶质瘤亚型分类

Mengkang Lu、Yongsheng Pan、Dong Nie、Feihong Liu、Feng Shi、Yong Xia、Dinggang Shen；计算病理学MICCAI研讨会论文集，PMLR 156:159-169

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使用全局注释对数字病理学图像进行分类的多尺度任务多实例学习

尼科洛·马里尼, 塞巴斯蒂安·奥塔洛拉, 弗朗切斯科·乔姆皮, 詹马里亚·西尔韦洛, 斯特法诺·马尔凯辛, 西蒙娜·瓦特拉诺, 詹齐亚娜·布塔富科, 曼弗雷多·阿佐里, 汉宁·穆勒; 计算病理学 MICCAI 工作坊论文集, PMLR 156:170-181

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基于四叉树的鲁棒全玻片图像配准

克里斯蒂安·马尔扎尔, 弗劳克·维尔姆, 德雷斯勒·弗朗茨·F., 拉尔斯·塔伦, 斯文·珀纳, 克里斯托夫·A·伯特拉姆, 克里斯汀·克罗格尔, 约恩·沃伊特, 罗伯特·克洛普弗莱施, 安德烈亚斯·迈尔, 马克·奥布雷维尔, 卡塔里娜·布赖宁格; 计算病理学 MICCAI 工作坊论文集, PMLR 156:181-190

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自监督学习提升了在多种癌症中从组织切片检测 dMMR/MSI 的效果

查理·赛亚尔, 奥利维埃·德海恩, 唐吉·马尚, 奥利维埃·莫因德罗, 奥雷利·卡蒙, 贝努瓦·施莫赫, 西蒙·杰古; 计算病理学 MICCAI 工作坊论文集, PMLR 156:191-205

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创建数字病理图像的小型但有意义的表示

科伦坦·古埃伦德尔, 菲尔·阿诺德, 本·托本-尼尔森; 计算病理学 MICCAI 工作坊论文集, PMLR 156:206-215

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基于注意力机制的 Camelyon16 数据集上的多实例学习与混合监督

保罗·图尔奈尔, 马里乌斯·伊利, 保罗·霍夫曼, 尼古拉斯·阿亚切, 埃尔韦·德林杰特; 计算病理学 MICCAI 工作坊论文集, PMLR 156:216-226

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用于组织病理学图像诊断的多尺度图网络与多头注意力机制

夏丹·兴, 亦新·马, 雷·金, 天阳·孙, 钟·薛, 峰·史, 金松·吴, 丁刚·申; 计算病理学 MICCAI 工作坊论文集, PMLR 156:227-235

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基于多尺度分割注意力 U-Net 的自动细胞核图像分割

青·徐, 文婷·段; 计算病理学 MICCAI 工作坊论文集, PMLR 156:236-245

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用于多重免疫组化图像中同时细胞检测和分类的对称密集 Inception 网络

汉云·张, 塔米·格鲁内瓦尔德, 艾伊谢·U·阿卡尔卡, 乔纳森·A·莱德曼, 特蕾莎·马拉菲奥蒂, 银银·袁; 计算病理学 MICCAI 工作坊论文集, PMLR 156:246-257

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