論文の概要: Multimodal Model for Computational Pathology:Representation Learning and Image Compression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18660v1
- Date: Thu, 19 Mar 2026 09:24:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-20 17:19:06.060452
- Title: Multimodal Model for Computational Pathology:Representation Learning and Image Compression
- Title（参考訳）: 計算病理のマルチモーダルモデル:表現学習と画像圧縮
- Authors: Peihang Wu, Zehong Chen, Lijian Xu,
- Abstract要約: ワイルスライド画像(WSI)は、ギガピクセルの病理像の計算解析を可能にすることで、デジタル病理を変革した。
本稿では,近年のマルチモーダル計算病理学の進歩を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7901604416781479
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Whole slide imaging (WSI) has transformed digital pathology by enabling computational analysis of gigapixel histopathology images. Recent foundation model advances have accelerated progress in computational pathology, facilitating joint reasoning across pathology images, clinical reports, and structured data. Despite this progress, challenges remain: the extreme resolution of WSIs creates computational hurdles for visual learning; limited expert annotations constrain supervised approaches; integrating multimodal information while preserving biological interpretability remains difficult; and the opacity of modeling ultra-long visual sequences hinders clinical transparency. This review comprehensively surveys recent advances in multimodal computational pathology. We systematically analyze four research directions: (1) self-supervised representation learning and structure-aware token compression for WSIs; (2) multimodal data generation and augmentation; (3) parameter-efficient adaptation and reasoning-enhanced few-shot learning; and (4) multi-agent collaborative reasoning for trustworthy diagnosis. We specifically examine how token compression enables cross-scale modeling and how multi-agent mechanisms simulate a pathologist's "Chain of Thought" across magnifications to achieve uncertainty-aware evidence fusion. Finally, we discuss open challenges and argue that future progress depends on unified multimodal frameworks integrating high-resolution visual data with clinical and biomedical knowledge to support interpretable and safe AI-assisted diagnosis.
- Abstract（参考訳）: ワイルスライド画像(WSI)は、ギガピクセルの病理像の計算解析を可能にすることで、デジタル病理を変革した。
近年の基盤モデルの進歩は、計算病理学の進歩を加速させ、病理画像、臨床報告、構造化データの共同推論を容易にする。
この進歩にもかかわらず、WSIの極端な解決は、ビジュアルラーニングのための計算的ハードルを生み出し、限られた専門家アノテーションが監督されたアプローチを制約し、生物学的解釈性を維持しながらマルチモーダル情報を統合することは困難であり、超長期視覚シーケンスをモデル化する不透明さは臨床透明性を妨げている。
本稿では,近年のマルチモーダル計算病理学の進歩を概観する。
我々は,(1)WSIの自己指導型表現学習と構造認識型トークン圧縮,(2)マルチモーダルデータ生成と拡張,(3)パラメータ効率の適応と推論型数発学習,(4)信頼できる診断のためのマルチエージェント協調推論の4つの研究方向を体系的に分析した。
具体的には,トークン圧縮がクロススケールなモデリングを可能にし,マルチエージェント機構が病理学者の「思考の連鎖」をシミュレートし,不確実性を考慮したエビデンス融合を実現する方法について検討する。
最後に、オープンな課題について議論し、高解像度の視覚データと臨床およびバイオメディカル知識を統合し、解釈可能で安全なAI支援診断を支援する統合マルチモーダルフレームワークによる今後の進歩について議論する。
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