[Paper] DA-SSL：自监督域适配器，以在 turbt 病理切片中利用基础模型

Source: arXiv - 2512.13600v1

概述

本文介绍了 DA‑SSL，一种轻量级的自监督领域适应层，用于“重新调优”现成的病理基础模型（PFM）提取的特征，使其在 经尿道膀胱肿瘤切除（TURBT） 切片上表现更佳。TURBT 标本因组织碎片化、电凝刀伪影以及癌症亚型不足等因素而噪声极大，导致出现领域偏移，进而削弱基于标准 PFM 的多实例学习（MIL）流水线的性能。通过在冻结的 PFM 与 MIL 分类器之间插入 DA‑SSL，作者在预测肌层浸润性膀胱癌的术前新辅助化疗（NAC）响应方面实现了显著提升。

关键贡献

• Domain‑adaptive self‑supervised adaptor (DA‑SSL)： 一个即插即用的模块，将预训练的 PFM 嵌入对齐到 TURBT 领域，而无需微调庞大的主干网络。
• MIL pipeline integration： DA‑SSL 放置在 MIL 聚合器之前，保持现有 PFM‑MIL 工作流的端到端训练简洁性。
• Real‑world multi‑center validation： 5 折交叉验证（AUC = 0.77 ± 0.04）和外部测试集（准确率 = 0.84，灵敏度 = 0.71，特异度 = 0.91）用于 NAC 反应预测。
• Open‑source implementation： 代码已在 GitHub 上发布，便于快速复现并扩展到其他组织病理学领域。
• Demonstration of self‑supervision for domain shift： 表明适度的自监督损失（如对比学习）即使在严重伪影下也能恢复有用的形态特征。

方法论

1. Base foundation model: 作者使用公开可得的病理基础模型（例如在大规模组织学数据上预训练的 Vision Transformer）。该骨干网络冻结——其权重在下游训练期间不更新。
2. Self‑supervised adaptor (DA‑SSL):
   • 接收来自冻结 PFM 的原始 patch 嵌入。
   • 使用一个小的投影头（几层线性层），在 TURBT 数据集本身上通过contrastive self‑supervised loss进行训练。
   • 该损失使同一 patch 的增强视图的嵌入靠近，同时将不同 patch 的嵌入拉开距离，从而学习 TURBT 的“风格”（碎片化、凝固电灼痕迹）。
3. Multiple‑instance learning (MIL): 适配后的嵌入被送入标准的 MIL 聚合器（例如基于注意力的池化），生成幻灯片级别的表示。
4. Supervised downstream task: 二分类器预测患者是否会对 NAC 有响应，使用来自临床结果的幻灯片级标签。
5. Training regime: 仅更新适配器和 MIL 分类器；庞大的 PFM 保持不变，从而降低计算和内存需求。

结果与发现

• DA‑SSL 优于仅冻结 PFM 的朴素基线以及完全微调的 PFM，验证了针对性领域适配比盲目微调在该噪声较大的领域更有效。
• 适配器仅增加 < 2 M 参数，并导致 ≈ 10 % 的额外训练时间，对普通研究实验室而言是可行的。
• 嵌入空间的可视化（t‑SNE）显示，DA‑SSL 之后 TURBT 特定形态的聚类更紧密，表明对齐成功。

实际意义

• 快速部署: 团队可以利用现有的 PFMs（例如 CLIP‑Histology、Pathology‑ViT），只需加入 DA‑SSL 即可适应新标本类型——无需大型 GPU 集群重新训练主干。
• 临床决策支持: 改进的 NAC 反应预测可以帮助肿瘤科医生为膀胱癌患者制定个性化治疗方案，可能使非响应者免受不必要的化疗毒性。
• 可推广的工作流: 相同的适配器概念可应用于其他代表性不足的领域（例如罕见肿瘤亚型、术中冷冻切片），这些领域的切片受伪影影响严重导致领域漂移。
• 成本效益研发: 由于主干保持冻结，数据高效的自监督降低了所需标注数据量，减少了标注成本。
• 与现有流水线集成: DA‑SSL 与框架无关（PyTorch/TensorFlow），可作为预处理步骤包装在任何已投产的 MIL 聚合器之前。

限制与未来工作

• 范围仅限于 TURBT: 虽然结果令人鼓舞，但研究仅聚焦于单一癌症类型和标本；需要在其他富含伪影的领域进行更广泛的验证。
• 自监督损失的选择: 论文使用对比损失；探索其他 SSL 目标（例如掩码自编码器）可能进一步提升适应性。
• 可解释性: 适配器是一个黑箱投影；未来工作可以加入注意力图或特征归因，以解释哪些形态线索驱动 NAC 预测。
• 长期稳定性: 适配器在静态的 TURBT 队列上训练；随着医院间切片制备协议的演变，可能需要持续学习策略。

如果您是想进行实验的开发者，作者提供了一个可直接运行的 GitHub 仓库，包含 Dockerfile 和示例笔记本——只需接入您自己的 PFM，即可开始适配！

Source: …

作者

• Haoyue Zhang
• Meera Chappidi
• Erolcan Sayar
• Helen Richards
• Zhijun Chen
• Lucas Liu
• Roxanne Wadia
• Peter A Humphrey
• Fady Ghali
• Alberto Contreras‑Sanz
• Peter Black
• Jonathan Wright
• Stephanie Harmon
• Michael Haffner

论文信息

• arXiv ID: 2512.13600v1
• Categories: cs.CV, cs.AI
• Published: 2025年12月15日
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