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CHIEF
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CHIEF模型的目标受众是病理学家、癌症研究人员和医疗数据分析专家。病理学家可以利用CHIEF模型进行更准确的癌症诊断和预后评估，研究人员可以使用它来探索癌症的分子机制，而医疗数据分析专家可以利用该模型处理和分析大量的病理学数据。
医疗健康AI模型#病理学#癌症诊断#预后预测#深度学习#数字病理学普通产品开源
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产品介绍
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简介
CHIEF（Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation）模型是一个用于癌症诊断和预后预测的病理学基础模型。它通过两种互补的预训练方法提取病理学成像特征，包括无监督预训练用于识别瓦片级别特征和弱监督预训练用于识别整个幻灯片的模式。CHIEF模型使用60,530个全幻灯片图像（WSIs）开发，覆盖19个不同的解剖部位，通过预训练在44TB的高分辨率病理学成像数据集上，提取对癌症细胞检测、肿瘤起源识别、分子档案表征和预后预测有用的微观表示。CHIEF模型在来自24个国际医院和队列的32个独立幻灯片集上的19,491个全幻灯片图像上进行了验证，整体性能超过最先进的深度学习方法高达36.1%，显示出其能够解决不同人群样本和不同幻灯片制备方法中观察到的领域偏移问题。CHIEF为癌症患者的高效数字病理学评估提供了一个可泛化的基础。
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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。
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