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Prov GigaPath
Prov GigaPath
目标受众为AI研究人员和数字病理学领域的学者，他们需要一个强大的模型来分析和理解大量的病理学数据，以推动医学研究和诊断技术的发展。
AI医疗健康AI模型#数字病理学#AI研究#模型训练#数据编码普通产品开源
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产品介绍
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简介
Prov-GigaPath是一个用于数字病理学研究的全切片基础模型，它通过真实世界数据进行训练，旨在支持AI研究人员在病理学基础模型和数字病理幻灯片数据编码方面的研究。该模型由多位作者共同开发，并在Nature期刊上发表。它不适用于临床护理或任何临床决策制定目的，仅限于研究使用。
截图
产品特色
支持在NVIDIA A100 Tensor Core GPU机器上运行。
提供预训练模型和代码的下载。
能够访问HuggingFace Hub上的Prov-GigaPath模型。
包含tile encoder和slide encoder，分别用于提取局部模式和输出幻灯片级别表示。
提供详细的演示笔记本，展示如何运行预训练模型。
提供PCam和PANDA数据集的预提取嵌入，方便进行微调实验。
提供样本数据下载链接，用于进一步的研究和分析。
使用教程
下载并安装所需的CUDA工具包和Python环境。
从GitHub仓库下载Prov-GigaPath模型和代码。
访问HuggingFace Hub并同意相关条款，获取模型访问权限。
按照提供的指南设置环境变量，以避免访问错误。
运行提供的演示笔记本，了解模型的基本使用方法。
使用tile encoder和slide encoder进行数据的提取和编码。
根据需要对模型进行微调，以适应特定的研究目的。
下载并使用提供的样本数据进行进一步的分析和研究。
流量来源
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