BanffNET: 用于肾移植活检组织学病变综合量化的深度学习系统

摘要

BanffNET是一种弱监督概率深度学习框架，结合自监督特征提取与新型贝叶斯多示例学习，可直接从全切片图像连续预测整套Banff病变评分。它针对局灶性病理（建模病变严重程度）和弥漫性病理（建模病变范围）设计了病变特异性聚合函数，并生成可解释的图像块级概率图与校准的切片级评分。该系统在来自三个队列的7,249张全切片图像上训练，在五个外部测试集的11,028张全切片图像上表现稳定，与专家共识相当或更优；其评分比病理学家的Banff评分更接近排斥反应的分子特征。