主要观点总结
本文介绍了基于大区域兴趣和金字塔Transformer的精准病理诊断AI基础模型ROAM的研究。该模型由清华大学自动化系生命基础模型实验室与中南大学湘雅医院合作提出，用于胶质瘤的临床级诊断和分子标志物发现。ROAM能够从病理图像中有效提取丰富的多尺度信息，实现多种分类任务的准确诊断，具有卓越的诊断性能和泛化能力。此外，ROAM还能促进辅助诊断，提高医疗水平，并有助于发现分子和形态学生物标志物，为胶质瘤的诊断和治疗提供新的见解。文章还介绍了ROAM模型架构的细节及其在胶质瘤诊断、辅助诊断和分子标志物发现方面的应用。
关键观点总结
关键观点1: 病理图像处理难度及重要性
病理图像分辨率高、数据量大，处理耗时耗资源。准确识别分析难，对病理诊断有重要意义。
关键观点2: ROAM模型的特点与优势
ROAM模型基于大区域兴趣和金字塔Transformer，能够从病理图像中有效提取多尺度信息，实现准确诊断。该模型具有卓越的诊断性能和泛化能力，并能促进辅助诊断，提高医疗水平。
关键观点3: ROAM在胶质瘤诊断中的应用
ROAM模型可应用于胶质瘤的临床级诊断和分子标志物发现。它能够帮助病理学家验证诊断基础的可靠性，提取有价值的信息，并促进辅助诊断。
关键观点4: ROAM模型的架构与工作原理
ROAM模型以多示例学习为基本框架，采用大尺寸组织图像块作为基本研究单元，并利用金字塔transformer学习尺度内和尺度间的相关性特征。通过门控注意力机制学习每张切片的视觉表征。
关键观点5: ROAM在分子标志物发现中的贡献
借助ROAM模型，研究人员能够探究与胶质瘤诊断相关的关键分子特征的形态学表现。这一发现有利于医生在不借助分子检测的情况下作出初步的IDH状态的预测，对胶质瘤的临床诊断有推进作用。
文章预览
病理图像处理难度大，其图像分辨率高（百亿像素左右）、数据量大，处理耗时耗资源。细胞和组织形态复杂多变且有差异，准确识别分析难。图像质量还受样本制备、染色等因素影响，易有噪声、模糊等问题。此外，病理诊断需综合多因素，要求算法能整合分析信息，实现难度大。 为解决上述难题，清华大学自动化系生命基础模型实验室 闾海荣 副研究员、 江瑞 教授、 张学工 教授与中南大学湘雅医院 胡忠良 教授合作，提出了一种基于大区域兴趣和金字塔Transformer的精准病理诊断AI基础模型ROAM，用于胶质瘤的临床级诊断和分子标志物发现，并可拓展到其他类型肿瘤的病理诊断。该研究工作以《A transformer-based weakly supervised computational pathology method for clinical-grade diagnosis and molecular marker discovery of gliomas》为题发表于 Nature Machine Intelligence 《自然·机
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