Q

Quiltnet B 32

wisdomikによって開発
Quilt-1M病理ビデオデータセットでトレーニングされたCLIP ViT-B/32視覚言語基盤モデルで、病理組織学分析専用に設計されています
ダウンロード数 8,442
リリース時間 : 6/19/2023

モデル概要

このモデルは、クロスモーダル検索、画像分類、視覚質問応答など、さまざまな視覚言語処理タスクを実行でき、多くの標準データセットで性能記録を更新しました

モデル特徴

病理学専用トレーニング
百万規模のQuilt-1M病理ビデオデータセットに基づいてトレーニングされ、医療画像向けに最適化されています
ゼロショット分類能力
微調整なしで未見の病理画像を分類できます
クロスモーダル理解
視覚画像とテキスト記述を同時に理解し、画像テキスト検索タスクをサポートします

モデル能力

ゼロショット画像分類
クロスモーダル検索
病理組織学分析
視覚質問応答

使用事例

医療診断補助
組織表現型分析
脂肪組織、壊死組織、リンパ球組織などの病理組織タイプを識別します
がん病理スライド分類
腺癌病理スライドと扁平上皮癌病理スライドを区別します
医学研究
病理画像検索
テキスト記述に基づいて関連する病理画像を検索します
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase