Визуальная backbone-модель Kaiko AI для извлечения эмбеддингов из изображений, связанная с анализом патологических снимков.

Подходит для: извлечение признаков из патологических изображений · получение эмбеддингов изображений для последующей классификации · подготовка визуальных представлений для моделей компьютерного зрения

PathOrchestra — визуальный энкодер, извлекающий признаки из гистологических изображений для клинических задач вычислительной патологии.

Подходит для: извлечение признаков из цифровых гистологических изображений · классификация типов и подтипов опухолей · выявление очагов поражения на гистологических препаратах

Компактная модель Aignostics для извлечения признаков из гистологических изображений и последующего анализа тканей и опухолей.

Подходит для: извлечение признаков из тканевых фрагментов на гистологических снимках · классификация тканей и опухолей · оценка степени злокачественности опухолей

Мультимодальная модель Patho-R1-7B анализирует изображения патологических препаратов и отвечает на диагностические вопросы текстом.

Подходит для: ответы на вопросы по патологическим изображениям · решение тестовых задач по патологии с выбором ответа · формирование структурированных диагностических рассуждений по изображениям

Компактный ViT-backbone Kaiko AI извлекает признаки из изображений для последующего анализа, в том числе гистопатологических снимков.

Подходит для: извлечение эмбеддингов из гистопатологических изображений · подготовка признаков изображений для классификатора · группировка и поиск похожих медицинских изображений по признакам

Prov-GigaPath — модель цифровой патологии, извлекающая признаки из фрагментов и целых гистологических изображений для исследовательских задач.

Подходит для: получение эмбеддингов гистологических фрагментов · получение представления целого гистологического стекла · подготовка признаков для экспериментов по цифровой патологии

Мультимодальная медицинская модель Google на 4 млрд параметров для генерации ответов по медицинским изображениям, документам и тексту.

Подходит для: ответы на вопросы по рентгенограммам, снимкам КТ и МРТ · сопоставление текущих и предыдущих рентгенограмм грудной клетки · локализация анатомических структур и находок на рентгенограмме

Дистиллированная модель Aignostics на ViT-B/8 извлекает признаки из гистологических изображений для задач вычислительной патологии.

Подходит для: извлечение признаков из фрагментов гистологических изображений · классификация тканей и опухолей · определение степени злокачественности опухоли

Мультимодальный энкодер TITAN извлекает признаки из гистологических whole-slide изображений для классификации, поиска и исследовательского анализа патологии.

Подходит для: извлечение признаков из гистологических whole-slide изображений · классификация опухолевых и воспалительных случаев · поиск редких видов рака по сходству изображений

UNI2-h — визуальный backbone ViT-H/14 для извлечения признаков из гистологических изображений и последующей классификации, поиска сходных областей и анализа слайдов.

Подходит для: извлечение векторных признаков из гистологических изображений · классификация областей интереса на гистологических срезах · поиск сходных участков ткани по изображениям

Англоязычная BERT-модель, дообученная на клинических записях MIMIC-III для предсказания пропущенных слов и получения представлений медицинского текста.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в клинических записях · получение представлений электронных медицинских карт · разработка систем клинического распознавания именованных сущностей

UNI — визуальный энкодер ViT-L/16 для извлечения признаков из гистологических изображений и последующего построения моделей вычислительной патологии.

Подходит для: извлечение признаков из гистологических участков ткани · классификация ROI по замороженным признакам · поиск похожих гистологических изображений

Midnight-12k — дообученный на гистологических изображениях TCGA энкодер DINOv2 для извлечения признаков в задачах вычислительной патологии.

Подходит для: извлечение эмбеддингов из гистологических изображений · подготовка признаков для классификации опухолевых тканей · получение патч-токенов для сегментации тканей

Медицинская модель Google для сопоставления изображений и текста, классификации изображений без примеров и семантического поиска по медицинским изображениям.

Подходит для: классификация рентгенограмм грудной клетки по текстовым описаниям · поиск медицинских изображений по смысловому запросу · классификация дерматологических изображений без примеров классов

Модель OpenMed на базе DeBERTa V2 извлекает упоминания заболеваний из биомедицинских и клинических текстов.

Подходит для: извлечение названий заболеваний из медицинских записей · разметка заболеваний в аннотациях PubMed · поиск упоминаний патологий в научной литературе

SapBERT-PubMedBERT преобразует англоязычные названия биомедицинских сущностей в эмбеддинги для семантического поиска и связывания сущностей.

Подходит для: получение эмбеддингов названий заболеваний и лекарств · поиск семантически близких медицинских терминов · сопоставление упоминаний с сущностями UMLS

Virchow — vision transformer для извлечения признаков гистопатологических изображений и построения классификаторов в вычислительной патологии.

Подходит для: извлечение эмбеддингов из фрагментов гистологических изображений · построение классификатора опухолевых тканей · классификация целых гистологических стекол

BERT-модель Stanford AIMI размечает персональные идентификаторы в радиологических и биомедицинских текстах для автоматического обезличивания.

Подходит для: поиск персональных данных в радиологических заключениях · разметка идентификаторов в биомедицинских документах · подготовка медицинских записей к обезличиванию

Англоязычная модель эмбеддингов на базе PubMedBERT для семантического поиска и кластеризации медицинских текстов.

Подходит для: семантический поиск по статьям PubMed · поиск медицинских ответов по смыслу вопроса · подбор аннотаций к медицинским статьям

Hibou-B — предварительно обученный Vision Transformer для извлечения признаков из цифровых патоморфологических изображений.

Подходит для: извлечение признаков из гистологических изображений · подготовка эмбеддингов патоморфологических срезов для классификации · построение систем поиска похожих участков ткани

Мультимодальная медицинская модель Google на базе Gemma 3 для ответов на вопросы по медицинским изображениям и текстам в приложениях, требующих последующей адаптации и проверки.

Подходит для: ответы на вопросы по рентгенограмме грудной клетки · описание медицинского изображения по текстовому запросу · ответы на общие медицинские вопросы

Фундаментальная модель Bioptimus на основе vision transformer извлекает признаки из гистологических изображений для последующего анализа тканей и опухолевых маркеров.

Подходит для: извлечение признаков из гистологических изображений H&E · классификация тканей на гистологических срезах · предсказание мутаций по изображениям тканей

ViT-бэкбон с DINO, обученный на гистологических изображениях для их классификации и получения эмбеддингов патчей.

Подходит для: классификация гистологических патчей · извлечение признаков из изображений тканей · получение эмбеддингов для анализа патологических срезов

Медицинская визуально-языковая модель Microsoft для исследовательских вопросов и ответов по биомедицинским изображениям.

Подходит для: ответы на вопросы по медицинским изображениям · исследование визуальных данных микроскопии · анализ рентгенографических изображений в исследовательских экспериментах