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arXiv:2508.08180 (eess)
[提交于 2025年8月11日 (v1) ,最后修订 2025年8月22日 (此版本, v2)]

标题: RedDino:一种用于红细胞分析的基础模型

标题: RedDino: A foundation model for red blood cell analysis

Authors:Luca Zedda, Andrea Loddo, Cecilia Di Ruberto, Carsten Marr
摘要: 红细胞(RBCs)对人类健康至关重要,其精确的形态学分析对于诊断血液疾病非常重要。 尽管基础模型在医学诊断中展现出前景,但全面的AI解决方案在RBC分析中仍然很少见。 我们提出了RedDino,一种专为RBC图像分析设计的自监督基础模型。 RedDino使用了DINOv2自监督学习框架的RBC特定适应,并在来自不同采集模态和来源的125万张RBC图像的精选数据集上进行训练。 广泛的评估表明,RedDino在RBC形状分类方面优于现有的最先进模型。 通过包括线性探测和最近邻分类的评估,我们确认了其强大的特征表示和泛化能力。 我们的主要贡献是:(1) 一个针对RBC分析定制的基础模型,(2) 探索DINOv2配置用于RBC建模的消融研究,以及(3) 对泛化性能的详细评估。 RedDino通过捕捉细微的形态学特征,解决了计算血液学中的关键挑战,推动了可靠诊断工具的发展。 RedDino的源代码和预训练模型可在https://github.com/Snarci/RedDino获取,预训练模型可从我们的Hugging Face集合中下载,网址为https://huggingface.co/collections/Snarcy/reddino-689a13e29241d2e5690202fc
摘要: Red blood cells (RBCs) are essential to human health, and their precise morphological analysis is important for diagnosing hematological disorders. Despite the promise of foundation models in medical diagnostics, comprehensive AI solutions for RBC analysis remain scarce. We present RedDino, a self-supervised foundation model designed for RBC image analysis. RedDino uses an RBC-specific adaptation of the DINOv2 self-supervised learning framework and is trained on a curated dataset of 1.25 million RBC images from diverse acquisition modalities and sources. Extensive evaluations show that RedDino outperforms existing state-of-the-art models on RBC shape classification. Through assessments including linear probing and nearest neighbor classification, we confirm its strong feature representations and generalization ability. Our main contributions are: (1) a foundation model tailored for RBC analysis, (2) ablation studies exploring DINOv2 configurations for RBC modeling, and (3) a detailed evaluation of generalization performance. RedDino addresses key challenges in computational hematology by capturing nuanced morphological features, advancing the development of reliable diagnostic tools. The source code and pretrained models for RedDino are available at https://github.com/Snarci/RedDino, and the pretrained models can be downloaded from our Hugging Face collection at https://huggingface.co/collections/Snarcy/reddino-689a13e29241d2e5690202fc
主题: 图像与视频处理 (eess.IV) ; 人工智能 (cs.AI); 计算机视觉与模式识别 (cs.CV)
引用方式: arXiv:2508.08180 [eess.IV]
  (或者 arXiv:2508.08180v2 [eess.IV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.08180
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
相关 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-032-04965-0_42
链接到相关资源的 DOI

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来自: Luca Zedda [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 8 月 11 日 16:59:31 UTC (13,908 KB)
[v2] 星期五, 2025 年 8 月 22 日 07:57:34 UTC (13,908 KB)
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