MIPHEI-ViT

用 ViT 把 H&E 病理图直接转成免疫荧光图，省去染色实验

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 12 🐛 待处理 4 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 62
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型，本地部署，完全免费

项目预览

MIPHEI-ViT 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队Sanofi-Public
GitHubhttps://github.com/Sanofi-Public/MIPHEI-ViT
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型，本地部署，完全免费
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型benchmark,computer-vision,foundation-models,histopathology,image-to-image-translation,proteomics,python,pytorch,virtual-staining
GitHub 星标★ 62
上线时间2025-05-06 00:00:00
代码更新2026-04-07
仓库体积37.4 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

MIPHEI-ViT 是一个用于训练 H&E 染色图像到免疫荧光图像转换模型的早期开源项目。它基于 Vision Transformer 架构，解决病理图像模态转换问题，即从常规的 H&E 染色切片预测对应的免疫荧光标记，从而辅助病理诊断和研究。项目提供完整的训练流程，包括数据预处理、模型训练和评估，核心能力是利用 ViT 捕捉全局上下文信息，提升图像转换的准确性和鲁棒性。目前处于早期阶段，代码结构清晰，适合研究人员和开发者用于探索病理图像翻译任务。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 62

核心亮点

  • 基于 Vision Transformer，能捕捉全局特征，转换效果优于传统 CNN
  • 提供端到端训练流程，包含数据预处理和评估脚本，上手门槛低
  • 针对病理图像模态转换，填补 H&E 到免疫荧光领域的开源空白

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 仅支持图像到图像转换，未涵盖其他病理模态
  • 依赖特定数据集，通用性待验证

适用场景

  • 病理研究中快速生成免疫荧光图像，辅助标记物分析
  • 临床诊断中补充 H&E 图像的分子信息，提升判读效率
  • 数字病理模型预训练，作为下游任务的输入增强

替代项目

CycleGAN、pix2pix、StainGAN

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