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拓扑数据分析
分布 医学影像与生物视觉1自监督与表征学习1可解释性与可视化1
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TopoSlide：拓扑信息引导的组织病理全切片图像表征学习
TopoSlide: Topologically-Informed Histopathology Whole Slide Image Representation Learning
把持续同调这类拓扑描述子当作图像块聚类空间排布的监督信号，用条件多任务目标训练ViT，为视觉表征学习提供了一种可复用的全局结构归纳偏置，也可用于检索时的拓扑条件控制。
TopoCL：面向医学影像的拓扑对比学习
TopoCL: Topological Contrastive Learning for Medical Imaging
将持续同调得到的拓扑特征（持久图）通过自注意力与交叉注意力编码，并与视觉表征用自适应MoE融合，为医学图像自监督预训练提供了一种可插拔的拓扑感知增强与表征融合方案。
Globscope：迈向损失景观的全局视图
Globscope: Toward a Global View of the Loss Landscape
为视觉研究者提供一种在低维非线性流形上全局可视化并重建完整模型权重的手段，可直接用于分析模型合并、模式连通性与置换对称性（re-basin），帮助判断不同视觉模型解之间的连通路径与低损失通道。