2 статей
Представлен MAPSeg — полностью самообучаемый метод сегментации полипов, не требующий размеченных данных и обучаемый на изображениях здоровой слизистой. Благодаря стратегии синтетической аугментации SIMPO и архитектуре с расширенной памятью, метод значительно превосходит существующие неконтролируемые подходы по метрикам IoU и DICE.
В данной работе представлен GatorDuo — инновационный фреймворк на основе самообучения с контрастивным двойным графом, предназначенный для точной идентификации пространственных доменов в пространственной транскриптомике (ST). Авторы решают проблему ненадежного построения соседств в графах, вызванную разреженностью данных и техническим шумом, что часто приводит к появлению ложных связей между доменами. Методология GatorDuo включает механизм уточнения графа на основе глобальной согласованности и использование маски согласия псевдометок для подавления ошибочных ребер. Для автоматического выбора детализации кластеризации применяется стратегия обучения с подкреплением (контекстуальные многорукие бандиты), что исключает необходимость ручной настройки. Объединение представлений реализовано через модуль Mixture-of-Experts (MoE) с гибридной маршрутизацией. Тестирование на восьми публичных бенчмарках (от spot- до single-cell разрешения) показало, что GatorDuo превосходит десять существующих базовых моделей по ключевым метрикам кластеризации, обеспечивая высокую устойчивость к шуму и создавая информативные эмбеддинги для последующего биологического анализа.
