Phikon:一个用于组织病理学的自监督学习模型
Ray
Phikon:推动组织病理学自监督学习的新进展
组织病理学是癌症诊断和研究的重要工具,但对大量病理切片图像进行标注是一项耗时且昂贵的工作。为了解决这一挑战,Owkin公司的研究人员开发了Phikon,这是一个专门针对组织病理学的自监督学习模型。
Phikon的主要特点
- 基于Vision Transformer (ViT)架构
- 使用iBOT框架进行预训练,结合了掩码图像建模和对比学习
- 在来自16种不同癌症类型的4000多万张组织病理学图像上进行了预训练
- 能够生成768维的图像特征向量
在多种下游任务中表现出色
研究人员在7种癌症类型的17个下游任务上评估了Phikon的性能,涵盖了整张切片和小图块级别的分类任务。结果表明:
- Phikon的特征表示优于ImageNet预训练模型和纯对比学习模型(如MoCo v2)
- 通过适当扩展,ViT模型能够学习到泛癌症的表示,有利于各种下游任务
- 在大多数弱监督的整张切片分类任务中,Phikon实现了最先进的性能
开源资源促进研究
为了推动这一领域的研究,Owkin团队开源了以下资源:
- Phikon模型权重
- 特征提取代码
- 11个TCGA队列和Camelyon16数据集的预计算特征
- 下游任务评估代码
研究人员可以直接使用这些资源来复现论文结果,或将Phikon应用于自己的组织病理学研究项目中。
未来展望
Phikon的成功表明,大规模自监督学习可以为组织病理学带来突破性进展。随着更多数据的积累和模型的进一步优化,我们有望看到计算病理学在癌症诊断和个 性化医疗方面发挥越来越重要的作用。
总的来说,Phikon为组织病理学的人工智能应用开辟了新的道路,有望推动这一领域的快速发展。研究人员和医疗机构可以利用这一开源资源,共同推动组织病理学AI技术的进步。
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