כתבה
arXiv cs.AI ·
PathAgentBench: בניית תקן לבדיקת דגימות תמונות פתולוגיות
PathAgentBench: Benchmarking Evidence-Seeking Vision-Language Models on Whole-Slide Pathology Image
PathAgentBench הוא תקן לבדיקת דגימות תמונות פתולוגיות, המאפשרת בדיקת דגימות תמונות פתולוגיות באמצעות דגימות תמונות פתולוגיות. התקן כולל 1,822 דגימות תמונות פתולוגיות ו-17,135 דגימות תמונות פתולוגיות מאותו סוג, המאותגנות על ידי עשרה פתולוגים מומחים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.19261v1 Announce Type: cross Abstract: Whole-slide image (WSI) diagnosis requires identifying diagnostically relevant regions, examining them across magnifications, and integrating multi-scale evidence. However, most existing pathology benchmarks evaluate models on pre-cropped patches or pre-extracted slide features, leaving their ability to acquire evidence directly from gigapixel WSIs largely untested. We introduce PathAgentBench, a benchmark for evaluating evidence-seeking vision-language models (VLMs) across four complementary capabilities: image-to-text matching for evidence interpretation, text-to-image retrieval for evidence verification, diagnostic-region localization for evidence acquisition, and multi-scale reasoning for evidence integration. The benchmark is organized
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית