LEMON：计算病理学中核形态的基础模型

计算病理学依靠有效的表示学习来支持癌症研究和精准医学。尽管自监督学习在斑块和整个幻灯片图像水平上取得了重大进展，但单细胞水平的表征学习对于表征细胞类型和细胞表型很重要，但其研究仍然相对不足。我们介绍 LEMON（从细胞形态学中学习嵌入），这是一种用于可扩展单细胞图像表示学习的自监督基础模型。经过对来自不同组织和癌症类型的数百万个细胞图像的训练，LEMON 学习了强大且通用的形态学表示，支持病理学中的大规模单细胞分析。我们在一系列预测任务的五个基准数据集上评估了 LEMON，并表明它提供了强大的性能，突出了它作为细胞级计算病理学新范例的潜力。模型权重可在 https://huggingface.co/aliceblondel/LEMON 上找到。