病理基础模型

泛化强

一种通用病理图像分析模型，通过弱监督学习从全切片图像中提取可泛化特征，用于多种癌症评估任务。

Marostica, Eliana · Wei, Yuan · Jin, Jietian · Zhang, Jiayu · Li, Ruijiang · Tang, Hongping · Li, Yu · 王芳 · Peng, Yulong · Zhu, Junyou · 张靖 · Christopher, Rendall-Jackson · 张 军 · Lin, Nancy U.T. · Sholl, Lynette Marie · Ligon, Keith L. · Signoretti, Sabina · Ogino, Shuji · Nasrallah, MacLean Pancoast · Han, Xiao · Yang, Sen · Yu Kun-Hsing

Nature 2024

参数信息

性能提升
36.1 %
验证样本量
19491
预训练样本量
60530
预训练数据量
44 TB

技术优势

跨中心稳定

在24家医院独立数据上验证，表现一致，可应对不同制片流程。

一模型多任务

同一模型同时支持癌细胞检测、肿瘤起源识别、分子特征刻画与预后预测，无需逐任务训练。

性能大幅领先

与现有最佳方法相比，最高提升36.1%，优势明确。

应用场景