研究人员开发了CytoFormer，一种用于对组织病理学图像中的细胞进行分类的新型基础模型。与以往依赖病理学家手动注释的方法不同，CytoFormer利用空间转录组学与H&E染色相结合的分子数据来监督细胞形态。该方法在16个器官的1540万个细胞上进行了训练，达到了高精度，并在迁移到新数据集和主动学习场景中表现出卓越的性能，为常规组织学的细胞级分析提供了一种更有效、更具可扩展性的方法。 AI
影响 引入了一种新颖、更有效的组织病理学细胞分类方法，有望加速单细胞分析和研究。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新模型和方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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