TMI 2024 | 基于分布重新校准的多实例学习与Transformer用于全切片图像分类

论文信息

题目：FR-MIL: Distribution Re-calibration based Multiple Instance Learning with Transformer for Whole Slide Image Classification

基于分布重新校准的多实例学习与Transformer用于全切片图像分类

作者：Philip Chikontwe, Meejeong Kim, Jaehoon Jeong, Hyun Jung Sung, Heounjeong Go, Soo Jeong Nam, and Sang Hyun Park

论文创新点

1. 分布重新校准策略：本文首次引入了一种分布重新校准策略，通过最大实例（关键实例）特征的统计信息来调整WSI包（实例&