计算病理学中的全模态幻灯片表示学习协同信息分离技术

2026 年 9 月 7 日，arXiv cs.CV 发布一篇题为《Synergistic Information Disentanglement for Omni-modal Slide Representation Learning in Computational Pathology》的论文。该研究针对计算病理学中的多模态切片表示学习问题，提出了一种协同信息解耦方法。该方法旨在从多模态数据中分离并整合关键信息，以优化病理切片的特征表示，从而提升下游诊断或分析任务的性能。