เทคโนโลยี
ขับเคลื่อนด้วย PathGPT — AI engine ของ DiPath สำหรับเวิร์กโฟลว์พยาธิวิทยาดิจิทัล
PathGPT Multimodal Engine
- เวิร์กโฟลว์การจำแนกระดับภาพและการให้คะแนนแบบมีโครงสร้าง
- การวิเคราะห์หลายรูปแบบในบริบทของภาพ บริเวณ และรายงาน
มุมมอง workflow PathGPT ที่ขยายใหญ่ขึ้นพร้อมการจัดเฟรมคอนทราสต์สูงเพื่อการแสดงเส้นทางการให้เหตุผลที่ชัดเจนยิ่งขึ้น
ความสามารถในการวิเคราะห์โดยมี AI ช่วย
เวิร์กโฟลว์ที่กำหนดค่าไว้สามารถรองรับข้อเสนอแนะบริเวณ การให้คะแนนแบบมีโครงสร้าง และผลลัพธ์เชิงปริมาณเพื่อให้ผู้ใช้ทบทวน ความพร้อมใช้งานและวัตถุประสงค์การใช้งานแตกต่างกันตามผลิตภัณฑ์ รุ่น และตลาด
ข้อเสนอแนะบริเวณที่สนใจ
เน้นบริเวณที่เป็นไปได้เพื่อให้ผู้ใช้ทบทวน โดยผู้ใช้ที่มีคุณสมบัติเหมาะสมต้องยืนยันบริเวณที่เกี่ยวข้อง
การสนับสนุนการให้คะแนนแบบมีโครงสร้าง
แสดงค่าการวัดและผลลัพธ์การจัดระดับที่กำหนดค่าไว้เพื่อช่วยในการทบทวน โดยต้องตรวจสอบผลลัพธ์กับเวิร์กโฟลว์ที่ใช้
การวิเคราะห์รูปแบบตามบริบท
วิเคราะห์คุณลักษณะภาพที่รองรับและแสดงผลลัพธ์เพื่อการทบทวน โดยไม่ใช้แทนดุลยพินิจทางคลินิกหรือคำแนะนำวัตถุประสงค์การใช้งานเฉพาะผลิตภัณฑ์
การวัดเชิงปริมาณระดับเซลล์
Histogram ความเข้มของสัญญาณ
แสดงข้อมูลสรุปการกระจายสัญญาณและผลลัพธ์เชิงปริมาณที่กำหนดค่าได้เพื่อให้ผู้ใช้ทบทวน
Cellular Segmentation ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
การผสานรวมและ Workflow
ภาพรวมระดับสูงของการอัปโหลด การวิเคราะห์ การทบทวน และการเตรียมรายงาน โดยรายละเอียดการติดตั้งแตกต่างกันตามผลิตภัณฑ์และรูปแบบการติดตั้ง
อัปโหลด Slide
อัปโหลด slide ดิจิทัลไปยังแพลตฟอร์ม
การวิเคราะห์ด้วย AI
PathGPT ประมวลผลและวิเคราะห์
การควบคุมคุณภาพ
การตรวจสอบความถูกต้องอัตโนมัติ
ผลลัพธ์
เตรียมร่างรายงาน
การทบทวนโดยแพทย์
การตรวจสอบและอนุมัติโดยผู้เชี่ยวชาญ
การวิเคราะห์ AI อันทรงพลังในการใช้งานจริง
สัมผัส digital pathology ยุคใหม่ด้วยอินเทอร์เฟซที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ใช้งานง่ายของเรา
ผลงานตีพิมพ์
งานวิจัยของเราได้รับการตีพิมพ์ในวารสารที่ผ่าน peer-review ชั้นนำทั่วโลก
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)
พร้อมสัมผัสประสบการณ์ PathGPT แล้วหรือยัง?
ขอการสาธิตที่เน้นเวิร์กโฟลว์และหารือเกี่ยวกับหลักฐาน การกำหนดค่า และขอบเขตการทบทวนที่เกี่ยวข้องกับการประเมินของคุณ