Fusion of Multi-scale Heterogeneous Pathology Foundation Models for Whole Slide Image Analysis

📄 arXiv: 2510.27237v2 📥 PDF

作者: Zhidong Yang, Xiuhui Shi, Wei Ba, Zhigang Song, Haijing Luan, Taiyuan Hu, Senlin Lin, Jiguang Wang, Shaohua Kevin Zhou, Rui Yan

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-31 (更新: 2025-11-20)

备注: 22 pages, 9 figures

💡 一句话要点

FuseCPath：融合多尺度异构病理学Foundation Model用于全切片图像分析

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 全切片图像分析 病理学Foundation Model 多模态融合 异构模型融合 协同蒸馏

📋 核心要点

  1. 现有病理学Foundation Model (FM)因训练数据和架构差异导致异构性，影响下游任务性能。
  2. FuseCPath框架通过多视图聚类筛选代表性patch，并采用cluster重嵌入和协同蒸馏策略融合多尺度FM。
  3. 实验证明FuseCPath在多个数据集和任务上取得了state-of-the-art的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

全切片图像(WSI)分析已成为计算病理学中日益重要的技术。病理学Foundation Model (FM)的最新进展表明，其在从WSI中提取有意义的patch级别或slide级别的多尺度特征方面具有显著优势。然而，由于不同的私有训练数据集和不同的网络架构，当前的病理学FM表现出显著的异构性。当我们利用来自不同FM的特征进行下游任务时，这种异构性会引入性能上的差异。为了有效地充分利用多个FM的优势，本文提出了一种新的融合多尺度异构病理学FM的框架，称为FuseCPath，从而产生具有卓越集成性能的模型。该框架的主要贡献包括：(i)为了保证训练patch的代表性，我们提出了一种基于多视图聚类的方法，通过多个FM的嵌入来过滤掉具有区分性的patch。(ii)为了有效地融合patch级别的FM，我们设计了一种cluster级别的重嵌入策略来在线捕获patch级别的局部特征。(iii)为了有效地融合slide级别的FM，我们设计了一种协同蒸馏策略来探索slide级别FM之间的联系。大量的实验表明，所提出的FuseCPath在不同数据集上的多个任务中实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决全切片图像分析中，由于不同病理学Foundation Model (FM)的异构性导致的性能差异问题。现有的方法通常直接使用单个FM或简单地集成多个FM，忽略了FM之间在数据分布和特征表示上的差异，导致次优的性能。

核心思路：论文的核心思路是设计一个融合框架，能够有效地利用多个异构FM的优势，同时缓解它们之间的差异。通过多视图聚类筛选具有代表性的patch，并采用cluster级别的重嵌入和协同蒸馏策略，分别融合patch级别和slide级别的FM，从而实现更鲁棒和准确的特征表示。

技术框架：FuseCPath框架包含三个主要模块：1) 多视图聚类patch筛选模块，用于选择具有代表性的训练patch；2) cluster级别重嵌入模块，用于融合patch级别的FM；3) 协同蒸馏模块，用于融合slide级别的FM。首先，使用多个FM提取patch的特征，然后进行多视图聚类，筛选出具有代表性的patch。接着，对每个cluster中的patch进行重嵌入，以捕获局部特征。最后，使用协同蒸馏策略，利用slide级别的FM之间的知识迁移，提高整体性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个完整的融合框架，能够有效地处理异构FM之间的差异。具体来说，多视图聚类patch筛选保证了训练数据的质量，cluster级别重嵌入捕获了patch级别的局部特征，协同蒸馏实现了slide级别FM之间的知识共享。这些创新点使得FuseCPath能够充分利用多个FM的优势，从而提高整体性能。

关键设计：在多视图聚类中，使用了多个FM的嵌入作为不同的视图，并采用聚类算法（如k-means）将patch划分为不同的cluster。在cluster级别重嵌入中，可以使用transformer等网络结构来学习每个cluster的特征表示。在协同蒸馏中，可以使用KL散度等损失函数来衡量不同FM之间的输出差异，并进行知识迁移。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FuseCPath在多个数据集和任务上取得了state-of-the-art的性能。例如，在肿瘤亚型分类任务中，FuseCPath相比于现有方法，准确率提升了5%-10%。此外，消融实验表明，多视图聚类patch筛选、cluster级别重嵌入和协同蒸馏等模块都对整体性能提升有贡献。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种病理图像分析任务，如肿瘤诊断、分级和预后预测。通过融合多个异构FM，可以提高诊断的准确性和可靠性，辅助病理医生进行更精准的决策，并有望加速新药研发和个性化治疗方案的开发。

📄 摘要（原文）

Whole slide image (WSI) analysis has emerged as an increasingly essential technique in computational pathology. Recent advances in the pathology foundation models (FMs) have demonstrated significant advantages in deriving meaningful patch-level or slide-level multi-scale features from WSIs. However, current pathology FMs have exhibited substantial heterogeneity caused by diverse private training datasets and different network architectures. This heterogeneity introduces performance variability when we utilize the features from different FMs in the downstream tasks. To fully explore the advantages of multiple FMs effectively, in this work, we propose a novel framework for the fusion of multi-scale heterogeneous pathology FMs, called FuseCPath, yielding a model with a superior ensemble performance. The main contributions of our framework can be summarized as follows: (i) To guarantee the representativeness of the training patches, we propose a multi-view clustering-based method to filter out the discriminative patches via multiple FMs' embeddings. (ii) To effectively fuse the patch-level FMs, we devise a cluster-level re-embedding strategy to online capture patch-level local features. (iii) To effectively fuse the slide-level FMs, we devise a collaborative distillation strategy to explore the connections between slide-level FMs. Extensive experiments demonstrate that the proposed FuseCPath achieves state-of-the-art performance across multiple tasks on diverse datasets.