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Feature Re-Embedding: Towards Foundation Model-Level Performance in Computational Pathology

时间: 2025-06-28 08:13:20 浏览: 14

### 特征重嵌入方法在计算病理学中的应用在计算病理学领域，特征重嵌入技术旨在通过重新映射原始特征空间来提升模型的表现力和泛化能力。这种方法能够使基础模型达到更高的性能水平。 #### 方法概述特征重嵌入通常涉及以下几个方面： - **多模态融合**：结合来自不同源的信息，如图像、文本和其他临床数据，形成更加丰富的表示形式[^1]。 - **自监督学习**：利用未标注的数据进行预训练，在此期间调整网络参数以捕捉输入信号的本质结构。这有助于提高下游任务上的表现。 - **迁移学习**：将已经在一个大规模通用域上训练好的权重迁移到特定医学场景下继续优化，从而减少过拟合风险并加速收敛过程。具体到计算病理学的应用中，可以采用如下策略实现特征重嵌入： ```python import torch.nn as nn class FeatureReEmbeddingModule(nn.Module): def __init__(self, input_dim=512, hidden_dims=[256], output_dim=128): super(FeatureReEmbeddingModule, self).__init__() layers = [] dims = [input_dim] + hidden_dims for i in range(len(dims)-1): layers.append(nn.Linear(dims[i], dims[i+1])) layers.append(nn.ReLU()) layers.append(nn.Linear(hidden_dims[-1], output_dim)) self.re_embedder = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.re_embedder(x) ``` 上述代码定义了一个简单的全连接神经网络作为特征重嵌入模块，它接受任意维度的向量作为输入，并将其转换为目标维度的空间内。这种变换可以在保持原有语义信息的基础上增强表达能力，进而改善最终预测效果。

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