P

Phikon V2

由owkin開發
Phikon-v2是基於Vision Transformer Large架構的模型,採用Dinov2自監督方法在PANCAN-XL數據集上進行預訓練,專門用於組織學圖像分析。
下載量 64.20k
發布時間 : 5/17/2024

模型概述

Phikon-v2是一個預訓練的視覺骨幹網絡,主要用於從組織學圖像中提取特徵,支持多種下游應用,如ROI分類、切片分類和分割等。

模型特點

大規模預訓練
在PANCAN-XL數據集上預訓練,包含4.5億張20倍放大的組織學圖像,採樣自6萬張全切片圖像。
自監督學習
採用DINOv2自監督方案,包含DINO自蒸餾損失、iBOT掩碼圖像建模損失和KoLeo正則化。
高性能特徵提取
支持從組織學圖像中提取1024維特徵,適用於多種下游任務。

模型能力

圖像特徵提取
ROI分類
切片分類
分割

使用案例

醫療影像分析
生物標誌物發現
通過提取的組織學圖像特徵,用於生物標誌物的預測和分析。
腫瘤分類
用於惡性組織和正常組織的分類任務。
AIbase
智啟未來,您的人工智能解決方案智庫
© 2025AIbase