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TITAN

MahmoodLabによって開発
TITANは、病理学画像分析のための視覚的自己教師あり学習と視覚-言語アライメントによるマルチモーダル全スライド基礎モデルです。
ダウンロード数 213.39k
リリース時間 : 12/2/2024

モデル概要

TITANは、病理学全スライド画像の特徴抽出とマルチモーダルアライメントに特化した事前訓練済み視覚-言語エンコーダーです。335,645枚の全スライド画像と大量の病理報告データを統合し、多様な下流タスクで優れた性能を発揮します。

モデル特徴

マルチモーダル事前学習
視覚的自己教師あり学習と視覚-言語アライメントを統合し、画像とテキストデータを同時に処理
大規模データセット
335,645枚の多様な病理タイプをカバーする全スライド画像と大量の病理報告データを使用
多様な応用能力
線形プローブ、少数サンプル・ゼロショット分類、希少がん検索、クロスモーダル検索など多様なタスクをサポート
高性能
多様な下流タスクで最先端の性能を実現

モデル能力

病理画像特徴抽出
病理画像分類
クロスモーダル検索
病理報告生成
希少がん識別
ゼロショット学習

使用事例

医学診断
腫瘍分類
病理スライドの腫瘍タイプ分類
多様ながんタイプ分類タスクで優れた性能
希少がん識別
希少タイプのがんを識別
希少がん検索タスクで顕著な性能
医学研究
病理報告生成
病理画像に基づく記述的報告の生成
正確な病理記述を生成可能
クロスモーダル検索
テキスト記述に基づく関連病理画像の検索
効率的な画像-テキストマッチングを実現
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