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通用型视觉语言模型ALPaCA实现千兆像素全切片病理图像的玻片级问答能力

发布时间：2026-09-23 14:36:10

西安交通大学联合多机构，研发通用型视觉语言模型ALPaCA（Adapting Llama for Pathology Context Analysis），实现千兆像素全切片病理图像的玻片级问答能力。
ALPaCA基于“全景地图+问题驱动显微镜”混合机制：先从不同放大层级提取切片特征并概括全片的代表性形态，形成病理“全景地图”；再根据具体问题，从海量信息中精准检索相关区域。通过融合整体与局部信息，ALPaCA既能把握切片全貌，又能追踪与当前问题相关的关键细节。
在包含337例独立留出病例的内部测试集中，设置2403道封闭式问题和1641道开放式问题。性能最优的ALPaCA在封闭式问答中的总体准确率达91.76%，比通用大视觉语言模型（Gemini-2.0、GPT-4o）基线高28.21个百分点；两名病理专家结合原始切片，对全部道开放式问题进行复核，在可由已有切片回答的1,357道开放式问题中，ALPaCA完全正确或部分正确的回答占70%以上。（信息来源：西安交通大学）

具体内容参见：
http://news.xjtu.edu.cn/info/1004/234358.htm

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