रेडडिनो लाल रक्त कोशिका छवि विश्लेषण के लिए एक स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण-आधारित मॉडल है, जिसे विभिन्न अधिग्रहण विधियों और स्रोतों से प्राप्त 1.25 मिलियन लाल रक्त कोशिका छवियों पर प्रशिक्षित किया गया है। DINOv2 स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण ढाँचे को लाल रक्त कोशिकाओं के अनुकूल बनाकर, यह लाल रक्त कोशिका आकृति विज्ञान वर्गीकरण में मौजूदा अत्याधुनिक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है। यह रैखिक जांच और निकटतम पड़ोसी वर्गीकरण का उपयोग करके मज़बूत विशेषता प्रतिनिधित्व और सामान्यीकरण क्षमताओं को प्रदर्शित करता है। इसके प्रमुख योगदानों में लाल रक्त कोशिका विश्लेषण के लिए अनुकूलित एक आधार मॉडल, लाल रक्त कोशिका मॉडलिंग के लिए DINOv2 आर्किटेक्चर का एक पृथक्करण अध्ययन, और सामान्यीकरण प्रदर्शन का विस्तृत मूल्यांकन शामिल है। रेडडिनो सूक्ष्म रूपात्मक विशेषताओं को कैप्चर करके और विश्वसनीय निदान उपकरणों के विकास को आगे बढ़ाकर कम्प्यूटेशनल हेमेटोलॉजी में एक प्रमुख चुनौती का समाधान करता है। स्रोत कोड और पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल GitHub और Hugging Face पर उपलब्ध हैं।
