🚀 SPIDER-Breast模型
SPIDER-Breast模型是一個用於乳腺組織病理切片分類的深度學習模型。它依託於SPIDER數據集,該數據集規模龐大、質量高,涵蓋多器官病理數據且有專家標註。此模型能助力病理分析,為醫學研究提供有力支持。
🚀 快速開始
模型適用於 1120×1120 大小的切片。使用以下代碼片段加載並使用模型:
from transformers import AutoModel, AutoProcessor
from PIL import Image
model = AutoModel.from_pretrained("histai/SPIDER-breast-model", trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("histai/SPIDER-breast-model", trust_remote_code=True)
image = Image.open("path_to_image.png")
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
print(outputs.predicted_class_names)
✨ 主要特性
SPIDER-breast模型是專門為乳腺組織的切片級病理分類而訓練的深度學習模型。它是SPIDER數據集計劃的一部分,該計劃提供了一個大型、高質量、多器官的病理數據集,並帶有專家標註的標籤。
若您想支持、贊助或獲取SPIDER數據和模型的商業許可,請通過 models@hist.ai 與我們聯繫。
📦 模型來源
📚 詳細文檔
訓練數據
該模型在 SPIDER-breast 數據集上進行訓練,這是SPIDER數據集的一個子集。該數據集包含以下類別:
類別 |
切片總數 |
腺病(Adenosis) |
2899 |
良性葉狀腫瘤(Benign phyllodes tumor) |
4526 |
原位導管癌(高級別)(Ductal carcinoma in situ (high-grade)) |
5632 |
原位導管癌(低級別)(Ductal carcinoma in situ (low-grade)) |
5017 |
脂肪(Fat) |
6286 |
纖維腺瘤(Fibroadenoma) |
5243 |
纖維囊性變(Fibrocystic changes) |
5027 |
纖維化(Fibrosis) |
6260 |
浸潤性非特殊類型癌(Invasive non-special type carcinoma) |
6142 |
脂肪肉芽腫(Lipogranuloma) |
4941 |
小葉浸潤癌(Lobular invasive carcinoma) |
5102 |
惡性葉狀腫瘤(Malignant phyllodes tumor) |
5271 |
壞死(Necrosis) |
5396 |
正常導管(Normal ducts) |
4891 |
正常小葉(Normal lobules) |
5821 |
硬化性腺病(Sclerosing adenosis) |
3423 |
典型導管增生(Typical ductal hyperplasia) |
5546 |
血管(Vessels) |
5469 |
總數統計:
- 中央切片:92,892 個
- 總切片(包括上下文切片):984,924 個
- 用於標註的總切片數:921 個
模型效果
器官 |
準確率 |
精確率 |
F1分數 |
乳腺 |
0.902 |
0.896 |
0.897 |
📄 許可證
該模型遵循 CC BY-NC 4.0 許可協議,僅用於 研究目的。
📚 引用信息
如果您使用了此模型,請引用以下內容:
@misc{nechaev2025spidercomprehensivemultiorgansupervised,
title={SPIDER: A Comprehensive Multi-Organ Supervised Pathology Dataset and Baseline Models},
author={Dmitry Nechaev and Alexey Pchelnikov and Ekaterina Ivanova},
year={2025},
eprint={2503.02876},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={eess.IV},
url={https://arxiv.org/abs/2503.02876},
}
📋 更多信息
若您想探索其他模型和SPIDER數據集,可以訪問項目的 Hugging Face HistAI頁面 或 GitHub倉庫。
📞 聯繫方式
- 作者:Dmitry Nechaev, Alexey Pchelnikov, Ekaterina Ivanova
- 郵箱:dmitry@hist.ai, alex@hist.ai, kate@hist.ai