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CONCH

病理学视觉语言模型提升多任务性能

CONCH是为病理学量身打造的视觉语言模型,通过对比学习提高图像与文本检索能力。该模型在117万对图像描述数据集上预训练,可在多个任务中表现优异,包括图像分类、文本-图像检索、图像字幕生成和组织切割。CONCH的优势在于除H&E染色图像外,还在IHC及特殊染色图像上显示出色性能,为病理AI模型的开发与评估提供广泛应用选择。

hibou-L - 专注数字病理学的预训练视觉Transformer模型
DINOv2GithubHibou-LHuggingface医学影像开源项目模型病理学视觉转换器
面向数字病理学的视觉Transformer模型,通过12亿张医疗图像数据集训练而成。模型专注于病理图像特征提取,可应用于多种病理分析任务,并通过transformers库实现便捷部署。
UNI - 病理学AI基础模型助力精准医疗诊断
GithubHuggingfaceUNI图像处理开源项目模型深度学习病理学视觉编码器
UNI是一个基于1亿张病理图像预训练的视觉编码器,为病理学AI诊断提供了强大的基础模型。它在34项临床任务中展现出卓越性能,特别是在罕见和代表性不足的癌症类型诊断上。UNI不使用公开数据集进行预训练,有助于研究人员在避免数据污染的前提下构建和评估病理AI模型。该模型遵循CC-BY-NC-ND 4.0许可证,仅限非商业学术研究使用。
Virchow2 - 基于神经网络的病理切片图像分析与特征提取模型
GithubHuggingfacePyTorchVirchow2图像识别开源项目模型深度学习病理学
Virchow2是一个专门用于病理切片分析的深度学习模型,通过310万张医学图像训练而成。模型能够自动分析不同放大倍率的病理图像,提取关键特征信息,为计算病理学研究提供基础支持。其采用先进的视觉转换器架构,具备强大的图像处理能力。目前仅向学术研究机构开放使用,需要通过机构邮箱认证。
H-optimus-0 - 自监督视觉Transformer在病理学与组织学中的应用
GithubH-optimus-0Huggingface医疗影像开源项目模型病理学自监督学习视觉transformer
H-optimus-0是一个开源的视觉Transformer模型,基于11亿参数,利用自监督学习在50万张H&E染色全幅切片病理图像上训练。该模型能从组织学图像中提取强大特征,支持突变预测、生存分析和组织分类等应用。模型期望输入图像尺寸为224x224,建议在CUDA设备上采用混合精度以加快推断。适用于医学图像处理,尤其在病理学与组织学研究中表现出色。
HistoSSLscaling - 病理组织图像自监督学习新方法
GithubPhikonViT开源项目掩码图像建模组织病理学自监督学习
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。
Virchow - 自监督视觉模型实现病理图像顶尖性能
GithubHuggingfacePyTorchVirchowVision Transformer图片特征提取开源项目模型计算病理学
Virchow是通过1.5百万张病理学图像预训练的自监督视觉模型,适用于特征提取和多种计算病理学应用。采用ViT-H/14架构,具有32层和1280维度嵌入,优化于PyTorch和timm框架中高效运行,适合GPU混合精度模式。用户需遵守开源许可证,并可在HuggingFace平台获取。Virchow可根据具体数据集或应用需求进行细调整合。
UNI - 革新计算病理学的通用自监督模型
GithubUNI全幻灯片图像开源项目病理AI自监督学习计算病理学
UNI是一款为计算病理学开发的通用自监督模型。它利用超过10万张H&E染色全扫描图像进行预训练,在34项代表性任务中表现卓越。UNI具备分辨率无关的组织分类、少样本玻片分类和多种癌症类型分类等能力,为病理学AI模型开发开辟新途径。
Conch AI - AI驱动的智能写作与研究助手
AI写作助手AI工具Conch AI人工智能学习效率学术写作
Conch AI是一款集写作辅助、研究支持于一体的智能工具。其功能包括快速生成初稿、分析模仿个人写作风格、实时生成学习材料和笔记,以及提供智能问答服务。该工具独特的AI文本人性化技术可有效规避AI检测,保障内容原创性。Conch AI旨在提升写作和研究效率,适用于学生、研究人员及各领域专业人士。
llava-med-v1.5-mistral-7b - Mistral-7B驱动的生物医学视觉语言模型 快速训练的开源研究工具
GithubHuggingfaceLLaVA-Med人工智能模型医学图像识别开源项目模型生物医学视觉语言处理
LLaVA-Med-v1.5-Mistral-7b是一款专注生物医学领域的大型视觉语言模型。它基于PMC-15M数据集开发,采用课程学习方法训练,能处理多种医学图像类型,如显微镜、放射和组织学图像。该模型在PathVQA和VQA-RAD等基准测试中表现优异,为生物医学视觉语言研究提供了重要工具。值得注意的是,这是一个仅用于研究目的的开源项目,仅支持英语处理,不适用于临床环境。
plip - 病理学视觉语言基础模型 革新AI分析
AIGithubPLIP开源项目病理学视觉语言模型预训练模型
PLIP是首个针对病理AI的视觉和语言基础模型,通过大规模预训练实现病理图像和文本描述的特征提取。作为CLIP模型的改进版,PLIP支持图像文本编码和相似度计算,可通过多种API方式使用。该模型为病理图像分析提供新的研究工具,助力医疗AI在病理诊断和研究中的应用。
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