computational-pathology

本文系统评估了用于多模态癌症分析的基础模型表征，在真实世界队列上对单模态与多模态融合策略进行基准测试，并通过共形预测评估可信度。

PathoSage 提出了一个三阶段框架，用于病理学多模态推理，该框架将知识检索、证据收集和证据裁决分开，以减少幻觉并处理冲突证据，并包含一个无需训练的 Beta-Bernoulli 经验系统，用于建模工具可靠性。

本文提出TopoMamSurv，一种用于全切片图像生存分析的图Mamba框架，采用拓扑感知排序解决Mamba对输入顺序的敏感性问题，并融合双向Mamba和图卷积网络（GCN）实现空间上下文建模。