Newest papers

Scaling Vision Foundation Models for Toxicologic Pathology

Jessica Loo, Theodoros Pissas, Byunghak Kang, Vincent A. Ella, Xiaoyan Zhang, Kevin Sweeney, Walter Georgescu, Prateek Katiyar · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.26586 · open-access PDF

Russian

Здесь мы представляем TOX-FM, семью неклинических ПФМ, обученных по широкомасштабным разнообразным гистопатологическим наборам данных из более чем одного миллиона целых слайдов, состоящих из более чем 60 органов по шести животным видам из более чем 14 000 токсикологических исследований в течение шести десятилетий.Мы вводим всеобъемлющий эталон 18 неклинических задач, включая установленный эталон 9 клинических задач, и оцениваем TOX-FM против современных клинических ПФМ как в неклинических, так и в клинических областях.

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Here, we present TOX-FM, a family of non-clinical PFMs trained on large-scale diverse histopathology datasets of over one million whole slide images consisting of over 60 organs across six animal species from over 14,000 toxicology studies across six decades. We introduce a comprehensive benchmark of 18 non-clinical downstream tasks, incorporate an established benchmark of 9 clinical downstream tasks, and evaluate TOX-FM against state-of-the-art clinical PFMs across both non-clinical and clinical domains. Notably, we explore open questions surrounding domain-specific training and cross-domain

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange