#Phikon
HistoSSLscaling - 病理组织图像自监督学习新方法
自监督学习组织病理学掩码图像建模ViTPhikonGithub开源项目
HistoSSLscaling项目开发了基于掩码图像建模的自监督学习方法,用于病理组织图像分析。该项目的Phikon模型在4000万张全癌种病理切片上预训练,在多项下游任务中表现出色。项目提供了预训练模型、代码和数据集特征,为计算病理学研究提供支持。
phikon - 基于ViT的组织病理学自监督学习模型
自监督学习深度学习Huggingface开源项目模型GithubPhikon医学图像处理肿瘤病理学
Phikon是一个使用iBOT训练的组织病理学自监督学习模型。它是由Owkin开发的Vision Transformer Base模型,包含8580万个参数,支持224x224x3的图像输入。该模型在4000万个泛癌症图像块上进行了预训练,可用于从组织学图像中提取特征,并应用于多种癌症亚型的分类任务。通过微调,Phikon可以适应特定癌症亚型的研究需求。