[2025CVPR]GNN-ViTCap：用于病理圖像分類與描述模型

論文結構解析?

本文采用經典學術論文結構：

  1. ?引言?：闡述病理圖像分析的挑戰與現有方法局限性
  2. ?相關工作?：系統梳理MIL、視覺語言預訓練和生物醫學語言模型三大領域
  3. ?方法?：詳細闡述GNN-ViTCap四階段架構
  4. ?實驗?：在BreakHis和PatchGastric數據集驗證性能
  5. ?討論?：通過四大研究問題深入分析
  6. ?結論?：總結成果并規劃未來方向

 

三大核心創新點?

  1. ?冗余消除機制?

    • 采用注意力增強的深度嵌入聚類（DEC）
    • 通過標量點積注意力選擇代表性圖像
    • 減少30%以上冗余圖像，提升處理效率

  2. ?圖神經網絡聚合?

    • 基于余弦

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