Technologie
Unterstützt durch PathGPT — DiPaths KI-Engine für digitale Pathologie-Workflows
PathGPT Multimodale Engine
- Bildbasierte Klassifikation und strukturierte Scoring-Workflows
- Multimodale Analyse von Bild-, Regions- und Berichtskontext
Vergrößerte PathGPT-Workflow-Ansicht mit kontrastreicherer Rahmung für klarere Visualisierung der Reasoning-Pfade.
Funktionen für KI-gestützte Analysen
Konfigurierte Workflows können Vorschläge für relevante Regionen, strukturiertes Scoring und quantitative Ausgaben zur Prüfung durch den Anwender unterstützen. Verfügbarkeit und vorgesehener Verwendungszweck variieren je nach Produkt, Version und Markt.
Vorschläge für relevante Bildregionen
Hebt Kandidatenregionen zur Prüfung durch den Anwender hervor; relevante Bereiche müssen vom qualifizierten Anwender bestätigt werden.
Unterstützung für strukturiertes Scoring
Zeigt konfigurierte Messungen und Scoring-Ausgaben zur Unterstützung der Prüfung an; die Ergebnisse müssen anhand des jeweiligen Workflows verifiziert werden.
Kontextbezogene Musteranalyse
Analysiert unterstützte Bildmerkmale und stellt Ausgaben zur Prüfung bereit; dies ersetzt weder die klinische Beurteilung noch produktspezifische Hinweise zum vorgesehenen Verwendungszweck.
Zelluläre Quantifizierung
Signalintensitäts-Histogramme
Stellt Zusammenfassungen der Signalverteilung und konfigurierbare quantitative Ausgaben zur Prüfung durch den Anwender bereit.
KI-gestützte zelluläre Segmentierung
Integration & Workflow
Eine allgemeine Übersicht über Upload, Analyse, Prüfung und Berichtsvorbereitung; Implementierungsdetails variieren je nach Produkt und Bereitstellung.
Objektträger-Upload
Digitale Objektträger werden auf die Plattform hochgeladen
KI-Analyse
PathGPT verarbeitet und analysiert
Qualitätskontrolle
Automatisierte Validierungsprüfungen
Ergebnisse
Berichtsentwurf vorbereitet
Ärztliche Überprüfung
Expertenvalidierung und Freigabe
Leistungsstarke KI-Analyse in Aktion
Erleben Sie die nächste Generation der digitalen Pathologie mit unserer intuitiven KI-gestützten Oberfläche.
Publikationen
Unsere Forschung wurde in führenden begutachteten Fachzeitschriften weltweit veröffentlicht.
ToPoFM: Topology-Guided Pathology Foundation Model for High-Resolution Pathology Image Synthesis with Cellular-Level Control
Li, J., Zhu, C., Zheng, S., Chen, P., Sun, Y., Li, H., Yang, L. · IEEE Trans. Medical Imaging
PathAsst: A Generative Foundation AI Assistant towards Artificial General Intelligence of Pathology
Sun, Y., Zhu, C., Zheng, S., Zhang, K., Sun, L., Shui, Z., Zhang, Y., Li, H., Yang, L. · AAAI 2024 (CCF-A, Oral)
PathMMU: A Massive Multimodal Expert-Level Benchmark for Understanding and Reasoning in Pathology
Sun, Y., Wu, H., Zhu, C., Zheng, S., Chen, Q., Zhang, K., Zhang, Y., Wan, D., Lan, X., ... · ECCV 2024 (CCF-A, Oral)
Task-specific Fine-tuning via Variational Information Bottleneck for Weakly-supervised Pathology WSI Classification
Li, H., Zhu, C., Zhang, Y., Sun, Y., Shui, Z., Kuang, W., Zheng, S., Yang, L. · CVPR 2023 (CCF-A)
Pathologist-level Interpretable Whole-slide Cancer Diagnosis with Deep Learning
Zhang, Z., Chen, P., McGough, M., ..., Cui, L., ..., Yang, L. · Nature Machine Intelligence
WSI-VQA: Interpreting Whole Slide Images by Generative Visual Question Answering
Chen, P., Zhu, C., Zheng, S., Li, H., Yang, L. · ECCV 2024 (CCF-A)
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