基于多模态OF-MTMFL的病理图像半监督分割：一种融合联邦学习的均值教师框架

为解决病理图像标注数据稀缺和类别不平衡的难题，研究人员提出了一种创新的半监督均值教师模型（OF-MTMFL）。该模型通过焦点损失函数引导学生模型聚焦高置信区域，结合指数移动平均（EMA）更新的教师模型确保预测一致性，并引入多尺度注意力模块增强特征提取。在TCGA数据集测试中，模型对GBMLGG分割取得0.860±0.025的c-index高分，整体表现达0.740，为跨机构协作的病理分析提供了联邦学习新范式。

　　

在病理学图像分析的前沿领域，精准分割组织结构对临床诊断具有决定性意义。这项研究创新性地将单阶段检测器One Former与均值教师框架结合，构建了名为OF-MTMFL的智能系统。学生模型在焦点损失函数（Focal Loss）驱动下，像经验丰富的病理学家般优先识别未标注数据中的高可信区域；而教师模型则通过指数移动平均（EMA）机制，如同严谨的质控专家持续优化参数稳定性。

研究团队巧妙引入多尺度注意力模块，仿佛为模型装上了"显微变焦镜头"，能同时捕捉细胞级别的细微特征和组织层面的宏观结构。更突破性的是采用联邦学习（FL）技术，使得TCGA等跨机构数据就像在加密保险箱中完成协同计算，既保护患者隐私又提升模型泛化能力。

在膀胱尿路上皮癌（BLCA）、乳腺癌（BRCA）等五大癌症类型的测试中，这套系统展现出令人振奋的性能：对胶质母细胞瘤和低级别胶质瘤（GBMLGG）的分割一致性指数（c-index）高达0.860±0.025，犹如在复杂交错的肿瘤组织中划出精准边界。所有癌种整体表现0.740的优异成绩，标志着半监督学习在数字病理领域迈出关键一步。标准差数据则揭示模型在不同样本间的稳定表现，为未来临床落地提供了可靠依据。