多模态知识蒸馏框架提升胃癌分类

Shrihari Dumbre 与 Bikash Santra 提出多模态知识蒸馏（MKD）框架，用于全切片图像的胃腺癌分类。该框架用低秩多模态融合（LMF）结合预训练 WSI 图像编码器与临床文本编码器，教师模型学习图像-文本融合表示，学生模型蒸馏后仅凭图像即可推理。 在 PatchGastric 基准上，该框架平均准确率比现有最优方法至少高 3.35%，且不依赖 Transformer 融合、多任务学习或大语言模型，源代码已开源。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。