倍率認識蒸留（MAD）：ギガピクセル全スライド画像における統一表現学習のための自己教師ありフレームワーク

この記事では、ギガピクセル全スライド画像から表現を学習するための新しい自己教師ありフレームワーク、Magnification-Aware Distillation（MAD）を紹介しています。統一表現学習に焦点を当てており、これらの大規模画像の複雑さを処理できる単一の包括的なモデルを作成しようとしていることを示唆しています。自己教師あり学習の使用は重要であり、手動ラベリングなしで学習できるため、医療画像分析におけるボトルネックとなることがよくあります。タイトルは、中核的な貢献（新しいフレームワークMAD）と、特定の種類の画像データ（ギガピクセル全スライド画像）へのその適用を明確に示しています。

• •新しい自己教師ありフレームワーク、Magnification-Aware Distillation（MAD）を紹介しています。
• •ギガピクセル全スライド画像の統一表現学習に焦点を当てています。
• •手動ラベリングの必要性を避けるために自己教師あり学習を採用しています。