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prov-gigapath
Prov-GigaPath是一个基于真实世界数据开发的数字病理学全切片基础模型。它包含切片编码器和幻灯片编码器,支持切片级和幻灯片级任务。该模型已在Nature发表,并开源了预训练模型、代码和演示笔记本。研究人员可利用它探索数字病理学幻灯片数据的预训练和编码。该项目仅供研究使用,不适用于临床诊断。
Ibex
Ibex专注开发人工智能癌症诊断解决方案，为病理学家提供经实践验证的AI工具。其技术可识别多种组织中的癌症和诊断特征，临床证实能提升诊断准确性和效率。Ibex利用逾千万张病理切片数据，结合专家知识和深度学习，开发出高性能AI算法，旨在推动癌症诊断技术进步。
hibou-b
Hibou-B是一个针对数字病理学的基础视觉Transformer模型，基于DINOv2框架在私有数据集上预训练而成。模型通过自定义实现支持寄存器功能，增强了数字病理图像的特征提取能力。研究人员可利用transformers库轻松调用Hibou-B，为病理学研究和临床诊断提供AI分析支持。该开源项目为数字病理学领域的图像分析任务提供了有力工具。