論文の概要: Reusable specimen-level inference in computational pathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05945v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 13:15:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:26:18.067507
• Title: Reusable specimen-level inference in computational pathology
• Title（参考訳）: 計算病理学における再利用可能な検体レベルの推論
• Authors: Jakub R. Kaczmarzyk, Rishul Sharma, Peter K. Koo, Joel H. Saltz,
• Abstract要約: SpinPathは、標本レベルのディープラーニングを民主化するためのツールキットである。 本研究では,9つの基礎モデルの転移検出におけるSpinPathの有用性を示す。 SpinPathは、計算病理学研究における標本レベルの深層学習の促進、実験の簡素化、そして導入を促進することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.056678541088224
• License:
• Abstract: Foundation models for computational pathology have shown great promise for specimen-level tasks and are increasingly accessible to researchers. However, specimen-level models built on these foundation models remain largely unavailable, hindering their broader utility and impact. To address this gap, we developed SpinPath, a toolkit designed to democratize specimen-level deep learning by providing a zoo of pretrained specimen-level models, a Python-based inference engine, and a JavaScript-based inference platform. We demonstrate the utility of SpinPath in metastasis detection tasks across nine foundation models. SpinPath may foster reproducibility, simplify experimentation, and accelerate the adoption of specimen-level deep learning in computational pathology research.
• Abstract（参考訳）: 計算病理学の基礎モデルは、標本レベルのタスクに非常に有望であり、研究者はますますアクセスしやすくなっている。 しかし、これらの基礎モデル上に構築された標本レベルのモデルはほとんど利用できないままであり、より広範な実用性と影響を妨げている。 このギャップに対処するために,事前に訓練された標本レベルのモデルとPythonベースの推論エンジン,JavaScriptベースの推論プラットフォームを備えた動物園を提供することで,標本レベルのディープラーニングを民主化するためのツールキットであるSpinPathを開発した。 本研究では,9つの基礎モデルの転移検出におけるSpinPathの有用性を示す。 SpinPathは再現性を高め、実験を単純化し、計算病理学研究における標本レベルのディープラーニングの採用を加速する。

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