Prov-GigaPath

Prov-GigaPath是一个用于数字病理学研究的全切片基础模型,它通过真实世界数据进行训练,旨在支持AI研究人员在病理学基础模型和数字病理幻灯片数据编码方面的研究。该模型由多位作者共同开发,并在Nature期刊上发表。它不适用于临床护理或任何临床决策制定目的,仅限于研究使用。

需求人群:

"目标受众为AI研究人员和数字病理学领域的学者,他们需要一个强大的模型来分析和理解大量的病理学数据,以推动医学研究和诊断技术的发展。"

使用场景示例:

研究人员使用Prov-GigaPath模型分析病理学数据,发表在Nature期刊上。

医学院校利用该模型进行教学和研究,提高学生对数字病理学的理解。

医院研究人员使用该模型进行病理幻灯片的自动化分析,加快研究进程。

产品特色:

支持在NVIDIA A100 Tensor Core GPU机器上运行。

提供预训练模型和代码的下载。

能够访问HuggingFace Hub上的Prov-GigaPath模型。

包含tile encoder和slide encoder,分别用于提取局部模式和输出幻灯片级别表示。

提供详细的演示笔记本,展示如何运行预训练模型。

提供PCam和PANDA数据集的预提取嵌入,方便进行微调实验。

提供样本数据下载链接,用于进一步的研究和分析。

使用教程:

下载并安装所需的CUDA工具包和Python环境。

从GitHub仓库下载Prov-GigaPath模型和代码。

访问HuggingFace Hub并同意相关条款,获取模型访问权限。

按照提供的指南设置环境变量,以避免访问错误。

运行提供的演示笔记本,了解模型的基本使用方法。

使用tile encoder和slide encoder进行数据的提取和编码。

根据需要对模型进行微调,以适应特定的研究目的。

下载并使用提供的样本数据进行进一步的分析和研究。

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