SlideBank：用于全切片图像推理的持久分层证据库
原文标题：SlideBank: A Persistent Hierarchical Evidence Bank for Consistent Whole-Slide Reasoning
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该研究提出SlideBank框架，将全切片图像表示为持久、概念索引且空间定位的证据库，以支持一致的视觉语言推理。实验表明，SlideBank在WSI-VQA和SlideBench-BCNB基准上达到先进性能，并实现超过99%的重述一致性，同时降低推理成本。
- 问题
- 全切片图像诊断形态稀疏且跨多分辨率分布，现有模型探索后保留的信息难以语义访问并关联原始视觉证据。
- 方法
- SlideBank 免训练地把每张 WSI 表示为持久、概念索引、空间定位的证据库，用问题路由与跨层置信共识整合证据。
- 结果
- 配合 Patho-R1 在 WSI-VQA 达 52.77%，配合 Quilt-LLaVA 在 SlideBench-BCNB 平均 50.92%，重复查询重述一致性超 99%。
- 影响
- 病理 AI 团队可复用同一证据库降低推理成本，并让结论可追溯到具体切片坐标。
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