UNI2h

病理基础模型赋能罕见癌症诊断的无训练病例检索

研究人员开发了一种使用病理基础模型的方法，可以在没有特定任务训练的情况下，从数字化的肿瘤档案中检索相似病例。该方法允许病理学家使用感兴趣区域（ROI）查询全切片图像（WSI），并找到形态学上相似的病例，包括ICD-O编码和相应的WSI。该研究在不平衡的唾液腺肿瘤数据集上评估了四种模型——Atlas2、Atlas2-B、Atlas2-S和UNI2h——展示了不同的检索准确性，并强调了这些模型使部门档案可搜索以进行基于病例的鉴别诊断的潜力。