SegTME-UNI2: Основы на модели для общей многоклассной сегментации клеток и микрохарактеризации тумурного воздуха в гистопатологии
arXiv:2606.17702v3 Тип анонсации: заменить кросс-бюллетень: Характеристика TME из обычных гистологовых изображений, скрытых в H&E, требует одновременной сегментации клеток, извлечения биологических свойств и интерпретируемой клинической отчетности. Мы представляем SegTME-UNI2, унифицированную систему, охватывающую все три требования в конце до конца: сегрегационный хребет, который преобразует первичные запчасти H\ и E в знаки класса на нуклеус; структурированный трубопровод для извлечения характеристик, превращающий эти этикетки в количественные дескрипторы TME, а также генератор описательной информации языковых моделей, которые превращают десциплинаторы в клинический текст. В его основе лежит модель UNI2-UperHoVer, двухглавая многомасштабная сегментация, которая сочетает UNI2, с двумя параллельными декодерами UperNet: одна для шестиклассной семантической сегментации и другая - для градиентной регрессии HV, позволяющей отделять водосборные ядерные инстанции. Она проходит подготовку в рамках трехэтапной программы прогрессивной псевдомаркировки, начиная с PanNuke (стадия 1, 0,25 м/пиксель) и заканчивая TCGA-UT шкала 0 (Sta).
