SlideRuler校准病理模型扫描偏差

Ming Ren Hou与Tianyi Huang提出SlideRuler，利用同一张病理切片内部区域作为内部控制，校正不同扫描仪采集导致的病理基础模型嵌入偏移；该方法无需改动基础模型，推理时只需一次扫描。 论文报告，在两个编码器和五台SCORPION扫描仪上，基于成对重扫描学习的迁移映射，使目标到源的平均嵌入距离较原始嵌入降低16.3%—38.5%，并优于无关联的同扫描仪对照。四种评估设置（包括扫描仪留出）均支持同一切片内对照的作用；源域锚定变体进一步将源特征位移降低47.7%—83.6%，同时保留大部分对齐收益。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。