/ Модель

Характеристики

Лицензия
CC BY-NC 4.0
Базовая модель
hibou-L
Библиотека
transformers
Опубликована
4 мар 2025

SPIDER-thorax-model

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Модель HistAI классифицирует патчи гистологических изображений торакальных тканей по типам ткани.

250скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены7 мар 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

SPIDER-thorax — модель HistAI для классификации гистологических изображений лёгочной и другой торакальной ткани на уровне патчей. Она дообучена на базе визуального энкодера Hibou-L и входит в инициативу SPIDER, посвящённую размеченным гистологическим данным для разных органов. Модель принимает изображения размером 1120×1120 пикселей и относит патчи к классам тканей; в обучающем наборе SPIDER-thorax указано 78 307 центральных патчей, а также контекстные патчи, всего 599 459 патчей с 411 слайдов.

В опубликованной оценке для торакальных образцов указаны accuracy 0,962, precision 0,958 и F1 0,960. Эти результаты относятся к описанной авторами оценке и не гарантируют такого же качества на других наборах данных или в клиническом применении. Модель распространяется под лицензией CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование; для коммерческой лицензии авторы предлагают связаться с HistAI.

Сценарии применения

  • Классификация патчей лёгочной ткани на гистологических слайдах
  • Распознавание альвеол на гистологических изображениях
  • Выделение бронхиального хряща на патчах ткани
  • Распознавание бронхиальных желёз в цифровой патологии

Ограничения

Модель рассчитана на патчи размером 1120×1120 пикселей и торакальные гистологические ткани; качество на других данных может отличаться. Лицензия CC BY-NC 4.0 не допускает коммерческое использование без отдельного разрешения.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SPIDER-Thorax Model

Model Description

SPIDER-thorax model is a deep learning model trained for patch-level pathology classification, specifically for thorax. It is part of the SPIDER dataset initiative, which provides a large, high-quality, multi-organ pathology dataset with expert-annotated labels.

If you would like to support, sponsor, or obtain a commercial license for the SPIDER data and models, please contact us at models@hist.ai.

Model Sources

How to Get Started with the Model

Model works with 1120×1120 patches. Use the following code snippet to load and use the model:

from transformers import AutoModel, AutoProcessor
from PIL import Image

model = AutoModel.from_pretrained("histai/SPIDER-thorax-model", trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("histai/SPIDER-thorax-model", trust_remote_code=True)

image = Image.open("path_to_image.png")
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
print(outputs.predicted_class_names)

Training Data

The model is trained on the SPIDER-thorax dataset, a subset of the SPIDER dataset. The dataset includes:

ClassCentral Patches
Alveoli6652
Bronchial cartilage5685
Bronchial glands4412
Chronic inflammation + fibrosis6070
Detritus5146
Fibrosis6494
Hemorrhage5247
Lymph node6088
Pigment5177
Pleura4560
Tumor non-small cell6445
Tumor small cell5061
Tumor soft5894
Vessel5376

Total Counts:

  • 78,307 central patches
  • 599,459 total patches (including context patches)
  • 411 total slides used for annotation

Results

OrganAccuracyPrecisionF1 Score
Thorax0.9620.9580.960

License

The model is licensed under CC BY-NC 4.0 and is for research use only.

Citation

If you use this model, please cite the following:

@misc{nechaev2025spidercomprehensivemultiorgansupervised,
      title={SPIDER: A Comprehensive Multi-Organ Supervised Pathology Dataset and Baseline Models}, 
      author={Dmitry Nechaev and Alexey Pchelnikov and Ekaterina Ivanova},
      year={2025},
      eprint={2503.02876},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={eess.IV},
      url={https://arxiv.org/abs/2503.02876}, 
}

More Information

To explore other models and the SPIDER dataset you can visit the Hugging Face HistAI page or GitHub of the project.

Contacts

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · image-classification

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов
00521eb

0 моделей