相信很多大家對(duì)全球首個(gè)全切片數(shù)字病理學(xué)模型Prov-GigaPath問(wèn)世還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

站長(zhǎng)之家（ChinaZ.com）6月5日 消息:近日，全球首個(gè)全切片數(shù)字病理學(xué)模型Prov-GigaPath正式發(fā)布，這一創(chuàng)新模型在癌癥亞型分類和突變預(yù)測(cè)方面顯著提高了病理診斷的準(zhǔn)確性。GigaPath模型采用了兩階段的級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)，并結(jié)合了微軟研究院近期開(kāi)發(fā)的LongNet架構(gòu)，有效解決了處理和理解十億像素級(jí)別圖像的難題。

Prov-GigaPath模型從Providence旗下28家美國(guó)醫(yī)院的3萬(wàn)名病人和17萬(wàn)張全切片數(shù)字病理學(xué)圖片中汲取數(shù)據(jù)，進(jìn)行深入訓(xùn)練，總計(jì)涵蓋了13億張病理學(xué)圖塊。訓(xùn)練結(jié)果顯示，Prov-GigaPath在26個(gè)任務(wù)中的25個(gè)任務(wù)上實(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的性能，與排名第二的方法相比，在18個(gè)任務(wù)上有顯著改進(jìn)。

在突變預(yù)測(cè)方面，Prov-GigaPath在TCGA數(shù)據(jù)集上EGFR突變預(yù)測(cè)任務(wù)中表現(xiàn)尤為出色，與排名第二的模型相比，AUROC提高了23.5%，AUPRC提高了66.4%。這一突破性成果為病理診斷提供了更加準(zhǔn)確和可靠的工具，推動(dòng)了癌癥診斷和治療的進(jìn)步。

Prov-GigaPath完全開(kāi)放權(quán)重，包括源代碼和預(yù)訓(xùn)練的模型權(quán)重 。

GitHub:https://github.com/prov-gigapath/prov-gigapath

模型:https://huggingface.co/prov-gigapath/prov-gigapath

論文:https://nature.com/articles/s41586-024-07441-w

以上就是關(guān)于【全球首個(gè)全切片數(shù)字病理學(xué)模型Prov-GigaPath問(wèn)世】的相關(guān)內(nèi)容，希望對(duì)大家有幫助！