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四种loss

让我仔细分析一下 criterion_sv.py 中的损失函数结构，来回答你的问题。

[5 tools called]

现在我明白了！让我回答你的问题：

关于 `criterion_sv.py` 中的损失函数结构

根据代码分析，这里实际上有4种不同的损失函数，而不是3种：

1. GT Loss (基因型损失) - 4类

预测内容: 4种基本基因型
- (0,0): 纯合子参考
- (0,1): 杂合子
- (1,1): 纯合子变异
- (1,2): 多等位基因变异

2. AT Loss (等位基因类型损失) - 113类

预测内容: 113种具体的等位基因类型组合
包含:
- SNP类型: {"A","A"}, {"A","C"}, {"A","G"}, {"A","T"}, {"C","C"}, {"C","G"}, {"C","T"}, {"G","G"}, {"G","T"}, {"T","T"}
- Indel类型: {"A","INS"}, {"A","DEL"}, {"C","INS"}, {"C","DEL"} 等
- 结构变异类型: {"INS","INS"}, {"DEL","DEL"}, {"INV","INV"}, {"DUP","DUP"} 等
- 复合变异: {"INS","DEL"}, {"A","INV"}, {"DUP","INV"} 等

3. ALT Loss (变异序列损失)

预测内容: 具体的变异序列内容
包括: alt_seq1 和 alt_seq2 的序列重建

4. SV Loss (结构变异损失) - 113类

预测内容: 基于AT类型推断的SV类型
用途: 专门针对结构变异的分类

回答你的具体问题：

Q1: Indel预测的是什么？

A: Indel预测的是等位基因类型，不是简单的"是否是insert/delete"的二分类。具体预测：

插入类型：{"A","INS"}, {"C","INS"}, {"INS","INS"} 等
缺失类型：{"A","DEL"}, {"C","DEL"}, {"DEL","DEL"} 等
复合类型：{"INS","DEL"}, {"A","INVDUP"} 等

Q2: SNP预测的是四种简单基因型？

A: 不是！SNP在AT Loss中预测的是10种具体的碱基组合：

纯合子：{"A","A"}, {"C","C"}, {"G","G"}, {"T","T"}
杂合子：{"A","C"}, {"A","G"}, {"A","T"}, {"C","G"}, {"C","T"}, {"G","T"}

Q3: 113种既包含了indel也包含了snp？

A: 是的！113种类型包括：

10种SNP类型（如上所述）
24种碱基+SV组合（如{"A","INS"}, {"C","DEL"}等）
79种SV+SV组合（如{"INS","INS"}, {"DEL","INV"}等）

Q4: 所以是三种loss吗？

A: 实际上是4种loss：

GT Loss: 4类基因型
AT Loss: 113类等位基因类型（包含SNP和Indel）
ALT Loss: 序列重建
SV Loss: 113类SV类型推断

这种设计允许模型同时学习：

基因型的抽象表示（GT）
具体的变异类型（AT）
变异序列内容（ALT）
结构变异特征（SV）

merge

好的，以下是这段话的中文翻译：

让我来为你澄清 数据格式 和 任务流程 ：

输入数据是什么？

MERGE 的主要输入是 一张组织切片的全切片图像（WSI） ，以及对应的空间转录组学（ST）基因表达数据（用于训练）。

训练阶段

全切片图像（WSI）：
这是一张非常大的数字病理图像（通常是千兆像素大小），显示了用于组织学染色的组织。
ST “点位”：
组织被划分为一个网格的 “点位”（圆形或方形区域，例如，直径 100 微米），每个点位包含：
坐标（x，y）（点位中心的坐标）
小图像块（例如，从 WSI 中提取的 224×224 像素图像，位于每个点位的位置）
基因表达向量（该点位的基因表达值列表，例如，250 维向量，表示选定基因的表达值）

所以，对于每张 WSI 而言：

输入： 一组元组：
(图像块，(x，y)，基因向量)
数据集： 多张 WSI，每张 WSI 包含数十到数千个点位。

任务是什么？

任务： 给定一张 WSI，预测该切片上所有点位（图像块）的基因表达向量。
在训练时： 图像块和基因表达的真实值都是已知的。
在测试 / 推理时： 只提供 WSI（没有基因表达数据）—— 模型必须在所有点位处预测基因表达。

步骤流程

1. 图像块提取

WSI 划分为一组 “点位”（例如，根据 Visium 或其他 ST 技术的网格划分）。
对于每个点位：
提取一个以该点位为中心的小图像块（例如，224×224 像素）。

2. 图像块编码

使用卷积神经网络（ResNet18）将每个图像块编码为特征向量。

3. 图构建

构建图：
节点： 每个点位（图像块）。
** 边：* 根据空间邻近性、特征相似性以及特殊的 “快捷” 中心边连接节点。

4. GNN 前向传播

使用图神经网络（图注意力网络）处理节点特征（图像块嵌入）。
GNN 为每个节点输出一个 基因表达向量（即，预测该点位的基因表达）。

5. 损失（仅训练时）

计算预测基因表达向量与实际基因表达向量之间的损失（均方误差）。

简单示例

假设你有一张包含 500 个点位的 WSI：

输入：
500 个 224×224 RGB 图像块
500 个（x，y）坐标
500 个基因向量（用于训练；推理时不需要）
输出（模型预测）：
500 个向量（每个 250 个基因），每个点位对应一个。

视觉总结

[WSI]
  ↓（网格划分）
[500 个图像块] + [500 个坐标]
  ↓（ResNet18）
[500 个特征向量]
  ↓（通过空间和特征聚类构建图）
[500 个节点的图]
  ↓（GNN）
[500 个预测基因向量]

总结要点：

推理时的输入是 一张 WSI，从该 WSI 中提取所有点位处的图像块，并预测每个点位处的基因表达。
输出是每个点位 / 图像块的预测基因表达谱。

如果你希望看到如何处理一张单个的 WSI 及其点位的代码示例，可以随时询问！

特征边空间边

好呀，以下是这段话的中文翻译：

将大图像（WSI）划分成许多小图像（图像块 / 点位）：

例如，一张全切片图像被分割成 500 个小图像块（每个图像块覆盖组织的一部分）。
每个图像块对应组织中的一个点位（区域），并具有其自身的（x，y）位置。

将每个小图像块表示为图中的一个节点：

每个图像块（小图像）成为图中的一个节点。

根据相似性或邻近性构建边：

空间边： 连接在组织上物理距离较近的图像块（相邻点位）。
特征边： 连接外观相似的图像块（即使它们相距较远）。
快捷 / 中心边： 特殊的边连接聚类中心，以允许快速进行长距离信息传递。

图神经网络（GNN）处理图：

GNN 学习在相关的图像块之间共享和组合信息。
每个节点输出其图像块的预测基因表达向量。

类比

可以将 WSI 视作一张地图。
图像块就像是地图上的城市 / 城镇。
图边就像是连接城市的道路：一些连接邻居城市，一些连接相距较远但相似的城市。
GNN 就像是一个消息传递系统，让信息（信号）沿着道路传播，以提高每个城市的预测准确性。

[大型 WSI]
   ↓（划分成网格）
[图像块 1] [图像块 2] ... [图像块 500]
   ↓（图中的节点）
     [节点 1]---[节点 2]
        \     /
         [节点 3]
         ...

边根据距离和相似性连接节点。

结论：

是的，你可以将其视为将一张大图像分割成许多小图像，然后构建一个图来捕捉小图像之间的关系，以用于深度学习预测。

如果你想要一个示意图或示例代码片段来说明这一点，请告诉我！

ground truth

好的，以下是这段话的中文翻译：

什么是真实值？

在情境本中，真实值 是每个点位（图像块）实际测量的基因表达向量。

例如，每个图像块（小图像）可能有一个 250 维向量，每个数字代表该位置特定基因的表达水平。
这些数据来自于空间转录组学实验，该实验在组织的精确点位测量基因表达。

每个小图像（图像块 / 点位）都需要预测一个值吗？

是的：
每个对应有真实值基因表达的图像块 都需要生成一个预测值。
在训练过程中，模型学习为每个这样的图像块预测基因表达向量，并且其预测值会与该点位的真实（实际）向量进行比较。
为每个图像块计算损失：
损失 = 均方误差（预测基因向量，真实基因向量）
（在 WSI 或数据集中的所有点位上取平均值）。
并非 WSI 中的每个像素都有值 —— 只有进行了空间转录组学测量的点位才有值。
在推理 / 测试时：
即使对于没有真实值数据的新 WSI（即未标记样本），模型也可以用来预测所有图像块（点位）的基因表达向量。

简单示例

假设你的 WSI 被划分为 500 个点位（图像块）：

输入：
500 个图像块（位置已知）。
真实值：
500 个基因表达向量（每个图像块对应一个向量）。
** 预测：*
模型为每个图像块预测一个基因表达向量。
训练：
模型对每个图像块的输出会与对应的真是向量进行比较。

图示

图像块 1  ----> 预测基因向量 1   <--- 基因真实值向量 1
图像块 2  ----> 预测基因向量 2   <--- 基因真实值向量 2
  ...
图像块 500 ----> 预测基因向量 500 <--- 基因真实值向量 500

预测值与真实值之间的差异用于训练模型。

总结

真实值 = 每个点位 / 图像块的实际测量基因表达向量。
每个有真实数据的点位 / 图像块在训练期间都作为预测目标。
模型试图使每个图像块的预测值与真实值相匹配。

如果你想要一个数据结构的示意图或更多关于生物学方面的内容，请告诉我！

数据的表达

好的，以下是这段话的中文翻译：

是的，每个图像块的基因表达向量都具有真实的意义生物学！可以这样理解：

值的生物学意义

每个图像块（点位）来自组织的特定区域。
对于该图像块，空间转录组学数据给出了一个基因表达值向量——例如，250 个基因的活性水平。
该向量中的每个值 告诉你该特定基因在那个微小组织区域中被 “表达”（用于制造 RNA，可能还有蛋白质）的程度。

这在生物学上意味着什么？

细胞身份：
不同组织区域可能包含不同类型的细胞（例如，肿瘤细胞、免疫细胞、正常组织）。基因表达档案可以表明存在哪些细胞类型。
疾病状态：
某些基因在癌症、炎症等情况下可能更活跃（上调）。一个图像块如果高表达肿瘤标志物基因，可能表明是肿瘤组织。
微环境：
跨越图像块的基因表达模式揭示了组织的结构和功能、空间关系以及细胞如何相互作用。
病理过程：
如果某个区域高表达涉及细胞分裂的基因，则可能表明是一个增殖性（可能是癌症）区域。高免疫基因表达可能意味着免疫细胞浸润。

示例

图像块 1 高表达基因 A（已知的癌症标志物）和低表达基因 B（免疫标志物）。
解释： 图像块 1 可能是肿瘤组织，几乎没有免疫存在。
图像块 2 低表达基因 A，高表达基因 B。
解释： 图像块 2 可能是一个有大量免疫细胞的区域。
图像块 3 两者表达水平都适中。
解释： 图像块 3 可能是肿瘤和免疫区域之间的交界处。

通过将预测的（或真实的）基因表达向量映射回切片上的位置，研究人员可以查看组织类型和疾病状态的空间组织。

汇总表

图像块位置	示例基因 A	示例基因 B	生物学解释
图像块 1	表达	低表达	肿瘤区域
图像块 2	低表达	高表达	免疫区域
图像块 3	中等表达	中等表达	混合 / 过渡区域

可视化

在 WSI 上对特定基因表达进行热图可视化，可以揭示肿瘤与非肿瘤区域、免疫 “热点” 等的布局。

简而言之：

为每个图像块预测的值代表该组织区域的局部 “生物学状态”——即哪些基因处于活跃状态、可能存在哪些细胞类型以及可能正在发生哪些疾病过程。

如果你想要更多具体的生物医学示例或图表，请告诉我！

ASIGN

以下是论文 “ASIGN：一种用于 3D 空间转录组学的解剖感知空间插补图网络” 的中文总结：

1. 背景与动机

空间转录组学（ST）： 一种用于测量组织切片中基因表达并保留空间信息的技术。
问题： 传统的 ST 通常在 2D 组织切片上进行，而完整的 3D ST（多个相邻切片）能提供更真实的空间图谱，但成本高昂且工作量巨大。
临床挑战： 实际上只能获取少数 2D ST 切片，而全切片成像（WSI，常规组织图像）成本较低且可实现 3D 成像。
关键科学空白： 大多数深度学习方法仅从 2D 图像预测基因表达，忽略了重要的 3D 解剖结构。

2. 主要贡献

新问题设定： 3D ST 插补 —— 给定一组成像组织块的 3D 历史 WSIs 和一张带 2D ST 标签的切片，预测 3D 组织体积中所有点位的基因表达。
主要技术方案： 提出 ASIGN（解剖感知空间插补图网络），利用图层间图像块的 3D 空间关系，并将已标记层的基因表达数据传播到未标记层。

3. 技术细节

a. 数据格式

输入：
多个对齐的 WSIs（图像切片）构成一个 3D 组织体积，其中一张 WSI 在每个点位上有空间转录组学（ST）测量值。
输出： 预测所有层（包括未标记层）每个点位的基因表达谱。

b. 流程与模型架构

3D 全局配准与图块提取
- 使用图像配准工具将 2D WSI 切片对齐成 3D 堆叠。
- 对于每个 “点位”，提取多分辨率图像块（点位级、区域级和全局级）。
3D 图构建
- 每层中的每个图块 / 点位是 3D 图中的一个节点。
- 根据以下条件构建节点间的边：
  - 层间的空间重叠（相似的 3D 位置的点位）
  - 特征相似性（具有相似视觉特征的图块）
  - 层内邻近性（同一切片中的邻居）
- 边权重结合了几何重叠和特征相似性。
多级空间注意力图网络（MSAGNet）
- 使用 ResNet50 主干从图块中提取特征。
- 多级特征融合： 通过交叉注意力结合点位级、区域级和全局级特征。
- 空间感知 GAT + Transformer： 使用图注意力网络（GAT）和 Transformer 在 3D 图中聚合信息，以获得更丰富的空间上下文。
- 回归头： 预测每个点位的基因表达向量。
跨层插补（CLI）块
- 将单一标记层的基因标签传播到其他层的未知点位，通过图标签中的传播实现。
- 自适应加权将模型预测值与插补值合并以生成最终输出。
损失函数
- 包含：
  - 预测损失：均方误差（MSE）和皮尔逊相关系数（PCC），用于点位 / 区域 / 全局级预测。
  - 一致性损失：确保不同空间分辨率间的一致性。

c. 数据集与评估

使用具有多层 3D 组织样本的公开数据集，包括 HER2 乳腺癌、ST-Data 和 DLPFC（大脑），预测表达量最高的 250 个基因。评估指标为均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、皮尔逊相关系数（PCC），并与 2D 和 3D 方法（ST-Net、HisToGene、BLEEP、TRIPLEX 等）进行基线比较。

d. 实验结果

ASIGN 在 2D 和 3D 设置中均优于所有基线方法，在复杂或异质性组织中表现尤为突出。
3D 图构建和跨层标签传播是成功的关键 —— 消融研究表明每个组件的重要性。
鲁棒性： ASIGN 对临床相关基因（如 ERBB2、MDK）的预测在空间上更准确且在样本间更稳定。

4. 流程图总结

[3D WSIs（多个切片）]
    ↓ （配准与图块提取）
[点位图块、区域图块、全局图块（多分辨率）]
    ↓
[3D 图构建（节点：点位；边：空间 + 特征相似性）]
    ↓
[MSAGNet：多级特征融合、GAT、Transformer]
    ↓
[跨层插补：将已知基因数据传播到其他层]
    ↓
[最终预测：3D 中所有点位的基因表达]

5. 总结要点

ASIGN 使我们能够利用有限的真实 ST 数据，以成本效益高且准确的方式对 3D 空间基因表达进行插补，充分利用了解剖结构和多尺度图像上下文。
该方法对于实际的病理学和空间组学领域极为相关，因为在这些领域中，全面的 3D 基因图谱目前难以实现。

如果您需要幻灯片、详细的架构图示或类似代码的伪描述以用于展示，请告知我！

ODA-GAN染色

以下是这篇论文的中文总结：

标题

ODA-GAN：在弱监督学习辅助下的正交解耦对齐生成对抗网络用于虚拟免疫组化染色

1. 背景与动机

组织学染色：
- H&E（苏木精 - 伊红）是用于可视化组织 / 细胞结构的常规染色方法。
- 免疫组化（IHC）： 显示特定生物标志物的分布，对于肿瘤诊断和亚型分类至关重要。
- 问题： IHC 成本高、耗时长，可能需要连续切片，并且常因组织丢失、对齐问题或染色缺失而受到影响。
- 目标： 开发 虚拟 IHC 染色——利用深度学习将 H&E 图像数字转换为类 IHC 图像。
先前方法的局限性：
- 许多基于 GAN 的方法依赖于配对的、对齐的图像（难以获得）。
- 无配对翻译（如 CycleGAN/CUT）可以保留内容，但由于以下原因可能导致染色不准确和病理不一致：
  - H&E 和 IHC 领域之间不一致或冲突的映射。
  - 翻译过程中缺乏染色特定指导。
  - 未能解耦形态和染色特征。

2. 主要贡献

ODA-GAN 框架：
- 一个基于 GAN 的框架，用于执行无配对的虚拟 IHC 染色，解决了上述局限性。
- 利用正交解耦、弱监督分割和领域对齐。
正交解耦（O-MLP）：
- 图像特征被投影到正交空间并解耦为：
  - 染色相关特征（影响 IHC 信号）。
  - 染色无关特征（形态 / 背景）。
- 使用具有正交约束的 MLP 和可学习掩码进行解耦。
弱监督分割：
- 使用大型视觉基础模型（UNI）和多实例学习（MIL）为 H&E 图块获取 伪标签（染色阳性或阴性），无需像素级注释。
- Grad-CAM 生成抗原阳性区域的分割掩码，然后用于指导训练。
双流 PatchNCE（DPNCE）损失：
- 标准对比PatchNCE 损失（来自 CUT）可能会推开具有相同染色的子图块，这是有害的。
- DPNCE 按照染色标签对子图块进行分区，并在染色相关和无关空间中应用对比学习，提高病理一致性。
多层领域对齐（MDA）：
- 桥接生成图像和真实 IHC 图像之间的领域差距。
- 使用多层的最大均值差异（MMD）损失来对齐特征分布。

3. 技术流程

a. 数据

输入：
- 来自 H&E（源）和 IHC（目标）全切片图像（WSIs）的无配对图像块集合。
- 每个图块为 1024×1024 或 256×256 像素，来自多个数据集（BCI、MISTHER2、GPC3）。

b. 模型工作流

特征提取与分割：
- 使用 UNI 基础模型提取图块的特征向量。
- 弱监督 MIL + MLP 对图块进行分类（染色阳性 / 阴性）。
- 在 UNI 上应用 Grad-CAM 突出显示相关区域（生成掩码）。
生成器（编码器 - 解码器）：
- 编码器接收 H&E 图块，将特征投影到正交空间（O-MLP）。
- 解码器从这些特征重建类 IHC 图像。
损失函数：
- 正交解耦损失：强制分离染色相关 / 无关特征。
- 对抗损失：标准的 GAN 损失用于真实感生成。
- DPNCE 损失：在染色相关 / 无关特征上使用分割掩码进行双流对比学习。
- 领域对齐损失：基于 MMD，对齐生成和真实 IHC 图像的深层特征。
对比学习的样本分区：
- 正样本：具有相同染色标签的子图块。
- 负样本：具有不同标签的子图块。
- 在染色相关和无关子空间中应用。

4. 实验结果

数据集： BCI、MISTHER2（配对）、GPC3（无配对）。
指标： KID、FID、LPIPS、SSIM、DABKL。
结果：
- ODA-GAN 在所有指标上均达到行业领先水平，优于 Pix2Pix、PyramidP2P、CycleGAN、CUT、StegoGAN 等方法。
- 视觉和定量结果表明更好地保留了组织形态，并且生成的 IHC 染色模式更逼真。
- 消融研究表明分割、DPNCE 和领域对齐模块的重要性。

5. 演示用图表

[H&E 图块] → [UNI 编码器] → [伪标记（MIL + MLP）] → [Grad-CAM 掩码]
     ↓
 [O-MLP（正交解耦）]
     ↓
 [生成器（编码器 - 解码器）] → [虚拟 IHC 图块]
     ↓            ↑
[GAN、DPNCE、MDA 损失] ← [真实 IHC 图块]

6. 总结要点

ODA-GAN 是一种稳健且创新的解决方案，用于在无配对条件下进行虚拟 IHC 染色，通过以下方式实现：

解耦形态和染色特征，
使用弱监督分割以获得更好的染色指导，
采用改进的对比损失和领域对齐损失，
从常规 H&E 切片生成更准确、更逼真的数字 IHC 图像。

如果您需要幻灯片就绪摘要、视觉流程或更多类似代码的解释，请告知我！

sidechat

以下是论文SlideChat: A Large Vision-Language Assistant for Whole-Slide Pathology Image Understanding 的中文总结：

1. 背景与动机

全切片图像（WSIs）： 在数字病理学中，千兆像素的病理图像是标准，用于癌症诊断、亚型分类、预后评估和生物标志物检测。
先前人工智能的局限性：
大多数多模态大语言模型（MLLMs）只能处理小图像块或感兴趣区域（ROI），缺乏对整个 WSI 的全局上下文理解。
缺乏大型、高质量的 WSI 特定指令数据集和基准测试。
目标：
构建一个能够理解和与整个 WSI 交互的视觉 - 语言助手，利用局部（图块）和全局（切片级）上下文回答复杂的临床 / 病理问题。

2. 主要贡献

SlideChat 模型：
- 第一个可以分析完整的千兆像素 WSI 的开源视觉 - 语言助手。
- 在多个临床、诊断和显微镜任务中取得了行业领先成果。
SlideInstruction 数据集：
- 最大的 WSI 指令遵循数据集：
  - 4,181 个 WSI 字幕
  - 175,753 个视觉问答（VQA）对
  - 涵盖 10 种癌症类型、13 个临床类别、3,294 名患者（来自 TCGA 和 BCNB）。
SlideBench 基准测试：
- 一个全面的 WSI 字幕和 VQA 基准测试。
- 在显微镜、诊断、临床、生物标志物分析等 20 多个任务上进行评估。
- 数据集：SlideBench-Caption、SlideBench-VQA（TCGA）、SlideBench-VQA（BCNB）。
开源：
- 模型权重、代码、指令数据和基准测试均已向社区开放。

3. 技术细节

架构

图块级编码器：
将 WSI 分割为 224×224 像素的图块（忽略背景），使用预训练 / 冻结的图块编码器（例如 CONCH）。
切片级编码器：
使用 LongNet（稀疏注意力 Transformer）对整个切片的所有图块标记的局部和全局上下文进行建模。
多模态投影器：
将切片级特征映射到与大型语言模型（LLM）对齐的统一嵌入空间。
大型语言模型（LLM）：
Qwen2.5-7B-Instruct（或其他，例如 Llama3、Vicuna）。
处理用户查询并生成文本响应。
处理流程：

WSI → 图块 → 图块嵌入
图块嵌入 → 切片编码器（全局上下文）→ 投影器
LLM 接收投影的视觉 + 文本查询，生成响应

训练

阶段 1： 跨领域对齐（字幕，仅训练切片级编码器 / 投影器，LLM / 图块编码器冻结）。
阶段 2： 视觉指令学习（VQA，全面微调）。

数据整理

指令生成：
使用 GPT-4 清理病理报告并生成临床字幕和问答对（开放式和封闭式），涵盖显微镜、诊断、临床知识、生物标志物、分期、分级等多个领域。
由多个 LLM 和病理学家进一步筛选 / 验证。

4. 评估与结果

基准测试对比： GPT-4o、Quilt-LLaVA、MedDr、LLaVA-Med、MI-Gen 等。
任务： 切片级字幕、VQA（显微镜、诊断、临床、生物标志物、分期等）。
指标： 字幕的 BLEU、ROUGE、GPT 分数；VQA 的准确率。
结果：
SlideChat 在 22 个任务中的 18 个任务上超越所有竞争对手。
在 SlideBench-VQA（TCGA）上显示出较大的准确率优势（例如 + 13.47%）。

5. 技术创新

高效的千兆像素 WSI 处理：
使用 LongNet 的高效稀疏注意力建模使 SlideChat 能够处理每个切片的数千个图块嵌入。
全局 + 局部视觉上下文：
与之前的仅图块模型不同，SlideChat 可对整个 WSI 进行推理，提高诊断和报告准确性。
开放式 VQA 和字幕：
能够回答关于组织结构、疾病状态、治疗指导、风险、预后、生物标志物等的开放和封闭式查询。
可解释性：
可视化模型为每个答案关注的图块，增加透明度和信任度。

6. 总结图示

[千兆像素 WSI]
   ↓（分割为 224x224 图块）
[图块编码器 → 图块嵌入]
   ↓
[切片编码器（LongNet）]
   ↓
[多模态投影器]
   ↓                  ↑
[LLM (Qwen2.5-7B)] ← [用户查询]
   ↓
[聊天响应：诊断、生物标志物、描述等]

7. 总结要点

SlideChat 是一个强大的、开源的大型视觉 - 语言助手，专为计算病理学设计。它结合了大规模多模态训练、全局和局部上下文建模以及全面评估，为全切片数字病理分析设立了新的基准。

如果您需要演示大纲、视觉图或进一步的技术深入探讨（例如特定架构、数据集详细信息或示例），请随时告知我！

posted @ 2025-06-26 16:00 GraphL 阅读(66) 评论(0) 收藏举报

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cvpr论文

四种loss

关于 criterion_sv.py 中的损失函数结构

1. GT Loss (基因型损失) - 4类

2. AT Loss (等位基因类型损失) - 113类

3. ALT Loss (变异序列损失)

4. SV Loss (结构变异损失) - 113类

回答你的具体问题：

Q1: Indel预测的是什么？

Q2: SNP预测的是四种简单基因型？

Q3: 113种既包含了indel也包含了snp？

Q4: 所以是三种loss吗？

merge

输入数据是什么？

训练阶段

任务是什么？

步骤流程

简单示例

视觉总结

特征边 空间边

类比

ground truth

什么是 真实值？

每个小图像（图像块 / 点位）都需要预测一个值吗？

简单示例

图示

总结

数据的表达

值的生物学意义

**这在生物学上意味着什么？ **

示例

汇总表

可视化

ASIGN

1. 背景与动机

2. 主要贡献

3. 技术细节

a. 数据格式

b. 流程与模型架构

c. 数据集与评估

d. 实验结果

4. 流程图总结

5. 总结要点

ODA-GAN染色

标题

1. 背景与动机

2. 主要贡献

3. 技术流程

a. 数据

b. 模型工作流

4. 实验结果

5. 演示用图表

6. 总结要点

sidechat

1. 背景与动机

2. 主要贡献

3. 技术细节

架构

训练

数据整理

4. 评估与结果

5. 技术创新

6. 总结图示

7. 总结要点

公告

关于 `criterion_sv.py` 中的损失函数结构

特征边空间边

什么是真实值？

这在生物学上意味着什么？