Vision Transformers for Computational Histopathology

计算机科学 人工智能 分割 变压器 组织病理学 图像分割 主流 机器学习 工程类 病理 医学 电压 电气工程 神学 哲学
作者
Hongming Xu,Qi Xu,Fengyu Cong,Jeonghyun Kang,Chu Han,Zaiyi Liu,Anant Madabhushi,Cheng Lu
出处
期刊:IEEE Reviews in Biomedical Engineering [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:17: 63-79 被引量:42
标识
DOI:10.1109/rbme.2023.3297604
摘要

Computational histopathology is focused on the automatic analysis of rich phenotypic information contained in gigabyte whole slide images, aiming at providing cancer patients with more accurate diagnosis, prognosis, and treatment recommendations. Nowadays deep learning is the mainstream methodological choice in computational histopathology. Transformer, as the latest technological advance in deep learning, learns feature representations and global dependencies based on self-attention mechanisms, which is increasingly gaining prevalence in this field. This article presents a comprehensive review of state-of-the-art vision transformers that have been explored in histopathological image analysis for classification, segmentation, and survival risk regression applications. We first overview preliminary concepts and components built into vision transformers. Various recent applications including whole slide image classification, histological tissue component segmentation, and survival outcome prediction with tailored transformer architectures are then discussed. We finally discuss key challenges revolving around the use of vision transformers and envisioned future perspectives. We hope that this review could provide an elaborate guideline for readers to explore vision transformers in computational histopathology, such that more advanced techniques assisting in the precise diagnosis and treatment of cancer patients could be developed.
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