TITAN：哈佛医学院推出多模态全切片病理基础模型，支持病理报告生成、跨模态检索

2025-01-02 860

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简介： TITAN 是哈佛医学院研究团队开发的多模态全切片病理基础模型，通过视觉自监督学习和视觉-语言对齐预训练，能够在无需微调或临床标签的情况下提取通用切片表示，生成病理报告。

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功能：TITAN 能够生成病理报告，支持跨模态检索和罕见癌症检索。
技术：通过视觉自监督学习和视觉-语言对齐预训练，提取通用切片表示。
应用：适用于资源有限的临床场景，减少误诊和观察者间差异。

正文（附运行示例）

TITAN 是什么

公众号: 蚝油菜花 - TITAN

TITAN 是哈佛医学院研究团队开发的多模态全切片病理基础模型，通过视觉自监督学习和视觉-语言对齐预训练，能够在无需微调或临床标签的情况下提取通用的切片表示，生成病理报告。它使用了 335,645 张全切片图像（WSIs）以及相应的病理报告，结合了 423,122 个由多模态生成型 AI 协作者生成的合成字幕。

TITAN 在多种临床任务中表现出色，包括线性探测、少样本和零样本分类、罕见癌症检索、跨模态检索和病理报告生成。

TITAN 的主要功能

生成病理报告：TITAN 能够生成在资源有限的临床场景下，如罕见疾病检索和癌症预后，具有泛化能力的病理报告。
多任务性能：在多种临床任务上，如线性探测、少样本和零样本分类、罕见癌症检索和跨模态检索，以及病理报告生成等方面，TITAN 均展现出优越的性能。
提取通用切片表示：TITAN 能够提取适用于多种病理任务的通用切片表示，为病理学研究和临床诊断提供有力工具。
检索相似切片和报告：TITAN 在罕见癌症检索和交叉模态检索任务中表现出色，能有效检索相似切片和报告，辅助临床诊断决策。
减少误诊和观察者间差异：TITAN 在临床诊断工作流程中有重要潜力，可协助病理学家和肿瘤学家检索相似切片和报告，减少误诊和观察者间差异。

TITAN 的技术原理

自监督学习和视觉-语言对齐：TITAN 通过视觉自监督学习和视觉-语言对齐进行预训练，能无需任何微调或临床标签，提取通用目的的切片表示。
预训练策略：TITAN 的预训练包含三个不同的阶段，确保最终生成的切片层面表示能够借助视觉和语言监督信号，同时捕捉 ROI 层面以及 WSIs 层面的组织形态学语义。
模型设计：TITAN 基于视觉 Transformer（ViT）架构，切片编码器使用预先提取的图像块特征，按二维特征网格排列以保留空间上下文。通过将图像块尺寸增大，有效减少输入序列长度。在处理全切片图像尺寸和形状不规则问题上，采用区域裁剪和数据增强方法。
语言能力赋予：通过对比标题生成器（CoCa）在第二、三阶段的预训练，将切片表示分别与合成标题及病理报告对齐，微调切片编码器、文本编码器和多模态解码器，使模型具备语言能力，包括生成病理报告、零样本分类和跨模态检索等。

如何运行 TITAN

1. 获取访问权限

首先，从 Huggingface 模型页面请求访问模型权重（CONCHv1.5 和 TITAN-preview）：https://huggingface.co/MahmoodLab/TITAN。

2. 下载权重并创建模型

通过 Huggingface Hub 进行身份验证后，可以自动下载 TITAN-preview 和 CONCH v1.5 的权重。

from huggingface_hub import login
from transformers import AutoModel 

login()  # 使用你的 User Access Token 登录

titan = AutoModel.from_pretrained('MahmoodLab/TITAN', trust_remote_code=True)
conch, eval_transform = titan.return_conch()

3. 运行推理

你可以直接使用 TITAN-preview 进行切片级别的特征提取。

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)

# 加载 TCGA 样本数据
from huggingface_hub import hf_hub_download
demo_h5_path = hf_hub_download(
    "MahmoodLab/TITAN", 
    filename="TCGA_demo_features/TCGA-PC-A5DK-01Z-00-DX1.C2D3BC09-411F-46CF-811B-FDBA7C2A295B.h5",
)
file = h5py.File(demo_h5_path, 'r')
features = torch.from_numpy(file['features'][:])
coords = torch.from_numpy(file['coords'][:])
patch_size_lv0 = file['coords'].attrs['patch_size_level0']

# 提取切片嵌入
with torch.autocast('cuda', torch.float16), torch.inference_mode():
    features = features.to(device)
    coords = coords.to(device)
    slide_embedding = model.encode_slide_from_patch_features(features, coords, patch_size_lv0)

资源

项目官网：https://mimictalk.github.io/
GitHub 仓库：https://github.com/mahmoodlab/TITAN
HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/MahmoodLab/TITAN
arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.19666