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#数字病理学
Prov-GigaPath: 突破性全幻灯片基础模型推动数字病理学发展
2 个月前
Prov-GigaPath是一个基于真实世界数据训练的全幻灯片数字病理学基础模型,为精准医疗和临床发现开辟了新的可能性。本文深入介绍了Prov-GigaPath的创新架构、训练方法和应用前景。
Prov-GigaPath
数字病理学
深度学习
预训练模型
医学图像分析
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
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。
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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。
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