使用场景

病理学家使用CHIEF模型对患者的肿瘤样本进行分析，以确定癌症的起源和预后。

研究人员使用CHIEF模型在大规模的病理学数据集上训练和验证新的癌症诊断方法。

医疗数据分析专家使用CHIEF模型来识别不同癌症样本中的共同和独特的病理学特征。

产品特色

癌症细胞检测：识别癌症细胞和正常细胞。

肿瘤起源识别：确定肿瘤的起源部位。

分子档案表征：分析肿瘤的分子特征。

预后预测：预测癌症患者的预后。

瓦片级别特征提取：无监督预训练用于识别瓦片级别特征。

全幻灯片模式识别：弱监督预训练用于识别整个幻灯片的模式。

多解剖部位适用：覆盖19个不同的解剖部位的病理学成像评估。

高分辨率病理学成像数据集：在44TB的高分辨率数据集上进行预训练。

使用教程

1. 安装必要的软件环境，包括Linux操作系统、NVIDIA GPU和Python环境。

2. 克隆CHIEF模型的代码库到本地环境。

3. 根据CHIEF模型的安装指南，安装所需的依赖库和工具。

4. 下载并安装CHIEF模型的预训练权重。

5. 使用CHIEF模型对病理学图像进行特征提取，包括瓦片级别和全幻灯片级别特征。

6. 根据具体的临床应用，如癌症细胞检测或肿瘤起源识别，对提取的特征进行进一步的分析和处理。

7. 可以对CHIEF模型进行微调，以适应特定的病理学数据集和临床任务。

8. 评估CHIEF模型的性能，通过与现有方法的比较，验证其在病理学图像分析中的有效性和准确性。