弱监督下分割更准
引入模糊系统建模组织分布不确定性与类别边界模糊性，结合对比损失提升弱监督病理图像分割的区分度。
Xiaotian, Cheng · Ding W. · 黄嘉爽 · 鞠恒荣 · Tianyi, Zhou · Jing, Guo · Pedrycz, Witold
IEEE Transactions on Fuzzy Systems 2025
采用 Transformer 架构建模全局上下文信息，有效缓解了传统方法中固定感受野对注意力图大小的限制。
通过模糊系统生成模糊注意力图，引导网络学习不同组织类型的特征并改善类别边界的模糊性，提升对不确定组织分布和模糊区域的建模能力。
设计对比类令牌损失，进一步增强不同类别标签之间的可区分性。