H Optimus 1

🚀 H-optimus-1

H-optimus-1 は、Bioptimus によって開発された組織学用の基盤モデルです。このモデルは、100万人以上の患者の100万枚以上のスライドからサンプリングされた数十億枚の組織学画像の独自データセットを用いて、自己教師付き学習により学習された11億パラメータのビジョントランスフォーマーです。H-optimus-1 は、組織学画像から強力な特徴量を抽出し、突然変異予測、生存解析、組織分類/セグメンテーションなどの様々な下流アプリケーションに利用することができます。

🚀 クイックスタート

H-optimus-1 を使用して特徴量を抽出する方法を説明します。以下のコードを使用して推論を実行できます。H-optimus-1 は、1ピクセルあたり0.5ミクロンで抽出された224x224サイズの画像を入力として期待しています。

基本的な使用法

from huggingface_hub import login
import torch
import timm 
from torchvision import transforms

# Login to the Hugging Face hub, using your user access token that can be found here:
# https://huggingface.co/settings/tokens.
login()

model = timm.create_model(
    "hf-hub:bioptimus/H-optimus-1", pretrained=True, init_values=1e-5, dynamic_img_size=False
)
model.to("cuda")
model.eval()

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
        mean=(0.707223, 0.578729, 0.703617), 
        std=(0.211883, 0.230117, 0.177517)
    ),
])

input = torch.rand(3, 224, 224)
input = transforms.ToPILImage()(input)

# We recommend using mixed precision for faster inference.
with torch.autocast(device_type="cuda", dtype=torch.float16):
    with torch.inference_mode():
        features = model(transform(input).unsqueeze(0).to("cuda"))

assert features.shape == (1, 1536)

📄 ライセンス

このモデルと関連するコードは、CC-BY-NC-ND 4.0ライセンスの下で公開されており、適切な引用を伴った非商用の学術研究目的でのみ使用することができます。商用利用、販売、またはその他の収益化は禁止されており、事前の承認が必要です。

⚠️ 重要提示

• このモデルは「現状のまま」で提供されており、明示または黙示を問わず、いかなる保証も伴いません。このモデルは、FDA（米国）、EMA（欧州）、MHRA（英国）などの規制機関によるレビュー、認証、または承認を受けていません。医療またはバイオメディカルの設定でこのモデルを使用する場合は、関連する規制要件に準拠し、独立した検証を受ける必要があります。ユーザーは、このモデルの使用方法とその結果に対して完全な責任を負います。著者、貢献者、および配布者は、モデルの使用に起因する直接または間接的な損害に対する責任を否認します。ユーザーは、患者データを含む研究で使用する場合、データ保護規制（例：GDPR、HIPAA）への準拠を確保する責任があります。
• 商用企業の場合は、ライセンスオプションについてhello [at] bioptimus.comまでご連絡ください。

💡 使用建议

• このモデルを使用する際は、関連する規制要件に準拠し、独立した検証を受けることをおすすめします。
• ユーザーは、このモデルの使用方法とその結果に対して完全な責任を負うことを理解してください。

謝辞

このプロジェクトは、GENCIのIDRISによって提供されたHPCコンピューティングとストレージリソースを利用しています。2024-GC011015442の助成金により、スーパーコンピュータJean ZayのH100パーティションを使用することができました。

BibTeX引用

このリポジトリが役に立った場合は、以下のように引用してください。

@software{hoptimus1,
  author = {Bioptimus},
  title = {H-optimus-1},
  url = {https://huggingface.co/bioptimus/H-optimus-1},
  year = {2025},
}