研究人员推出了 Atlas 2、Atlas 2-B 和 Atlas 2-S，这是一套病理基础模型，旨在克服临床部署在性能、鲁棒性和计算需求方面的局限性。这些模型在一个前所未有的数据集上进行了训练，该数据集包含来自 Charité、LMU Munich 和 Mayo Clinic 的 550 万张组织病理学全切片图像。在八十个公开基准上的全面评估表明，Atlas 2 模型在预测性能和资源效率方面达到了最先进水平。 AI
影响 这些模型可以显著提高临床病理学诊断的准确性和效率。
排序理由 详细介绍用于临床病理学的新基础模型的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- Atlas 2-B
- Atlas 2-S
- Hugging Face
- Ludwig-Maximilians-Universität München
- Mayo Clinic
- Timo Milbich
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