arXiv · cs.AI · Alice Driessen, Emil Malmsten, Steffen Wolf, Bernd Illing, Isinsu Katircioglu, Adriano Martinelli, Rolf Stahel, Solange Peters, Enriqueta Felip, Sanjay Popat, Krisztian Homicsko, Raphael Gottardo, Marianna Rapsomaniki, Fei Tang · 7 小时前模型评分32
HistoTx：以自监督学习在不同空间转录组分辨率下早期融合 H&E 图像与空间转录组
HistoTx: Early fusion of H&E images and spatial transcriptomics at varying spatial transcriptomics resolution with self-supervised learning
导读
HistoTx 提出一种早期融合视觉 Transformer 架构，将任意空间分辨率下构建的转录组 token 与图像 patch token 合并，通过共享 Transformer 堆栈联合处理，实现深度跨模态交互。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：医疗与生命科学、科学研究
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We propose an early-fusion vision transformer architecture in which transcript tokens are constructed at arbitrary spatial resolution, merged with image patch tokens, and jointly processed through a shared transformer stack for deep cross-modal interaction.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org