A Novel Pathology Foundation Model by Mayo Clinic, Charité, and Aignostics

要約

デジタルパソロジーの最近の進歩により、さまざまなアプリケーションにわたる基礎モデルの有効性が実証されました。
このレポートでは、RudolfV アプローチに基づいた新しい視覚基盤モデルを紹介します。
私たちのモデルは、メイヨー クリニックとベルリン大学の 2 つの医療機関から収集された 120 万枚の病理組織スライド画像全体で構成されるデータセットでトレーニングされました。
包括的な評価では、パラメーター数やトレーニング データセット サイズの点で最大のモデルではないにもかかわらず、このモデルが 21 の公開ベンチマーク データセットにわたって最先端のパフォーマンスを達成していることがわかりました。

要約(オリジナル)

Recent advances in digital pathology have demonstrated the effectiveness of foundation models across diverse applications. In this report, we present a novel vision foundation model based on the RudolfV approach. Our model was trained on a dataset comprising 1.2 million histopathology whole slide images, collected from two medical institutions: Mayo Clinic and Charit\’e – Universt\’atsmedizin Berlin. Comprehensive evaluations show that our model achieves state-of-the-art performance across twenty-one public benchmark datasets, even though it is neither the largest model by parameter count nor by training dataset size.

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