Công khai
Nghiên cứu bình duyệt
Xem các nghiên cứu đã công bố, được sắp xếp theo chủ đề AI trong bệnh học.
Xem nghiên cứuBằng chứng & Công bố khoa học
Nghiên cứu peer-reviewed của đội ngũ chúng tôi, được công bố trên các tạp chí và hội nghị hàng đầu
Truy cập bằng chứng
Trung tâm Bằng chứng & Tài nguyên
Bắt đầu với các nghiên cứu công khai, sau đó yêu cầu thông tin theo sản phẩm và thị trường phù hợp với phạm vi đánh giá của bạn.
Yêu cầu
Yêu cầu bằng chứng theo sản phẩm/quy trình
Yêu cầu bằng chứng theo phạm vi của sản phẩm, quy trình làm việc và mục đích sử dụng đang được đánh giá.
Yêu cầu bằng chứng phù hợpYêu cầu
Yêu cầu tình trạng pháp lý hiện hành
Yêu cầu thông tin về tình trạng của sản phẩm, phiên bản, mục đích sử dụng và thị trường liên quan.
Yêu cầu tình trạng hiện tạiCách thức chia sẻ bằng chứng
Quyền truy cập được xác định theo mức độ nhạy cảm của thông tin và phạm vi đánh giá.
L1 · Công khai
Nghiên cứu bình duyệt và thông tin tổng quan về sản phẩm có sẵn trên trang web này.
L2 · Yêu cầu đủ điều kiện
Bằng chứng theo phạm vi và thông tin lập kế hoạch có thể được chia sẻ sau khi xem xét tổ chức và trường hợp sử dụng.
L3 · Đánh giá theo NDA
Tài liệu kỹ thuật, bảo mật hoặc thẩm định chuyên sâu có thể yêu cầu điều khoản bảo mật và phạm vi đánh giá đã thống nhất.
Lập kế hoạch đánh giá liên chức năng
Sử dụng các câu hỏi này để xác định phạm vi bằng chứng và triển khai trước khi yêu cầu tài liệu chi tiết.
Lâm sàng & bệnh học
Xác nhận mục đích sử dụng, mức độ phù hợp của đoàn hệ, tiêu chuẩn tham chiếu, các hạn chế và yêu cầu xem xét của con người.
Vận hành phòng xét nghiệm
Xem xét sức chứa tiêu bản, tiêu chí chấp nhận, xử lý ngoại lệ, đào tạo và kế hoạch triển khai.
CNTT & bảo mật
Lập bản đồ máy quét và định dạng, tích hợp, triển khai, luồng dữ liệu, kiểm soát truy cập, ghi nhật ký và quản lý thay đổi.
Quy định & mua sắm
Xác minh chính xác sản phẩm, phiên bản, tình trạng thị trường, tính cập nhật của tài liệu, phạm vi hỗ trợ và các giả định thương mại.
Yêu cầu tài nguyên có kiểm soát
Hãy cho chúng tôi biết bạn đang đánh giá nội dung gì để nhóm có thể chuyển đúng cấp độ thông tin.
Tóm tắt thẩm định
Yêu cầu bản tóm tắt có phạm vi rõ ràng về bằng chứng thẩm định liên quan đến sản phẩm và mục đích sử dụng.
Yêu cầu bản tóm tắt thẩm địnhMa trận tương thích
Đề nghị nhóm của chúng tôi xác nhận các máy quét, định dạng và yêu cầu tích hợp quy trình phù hợp với môi trường của bạn.
Yêu cầu đánh giá khả năng tương thíchHướng dẫn triển khai
Yêu cầu thông tin lập kế hoạch được điều chỉnh theo phạm vi triển khai, vai trò và quy trình thẩm định của bạn.
Yêu cầu hướng dẫn triển khaiBộ tài liệu quy định & bảo mật
Yêu cầu thông tin về quy định và bảo mật theo sản phẩm, phiên bản và thị trường, phù hợp với phạm vi đánh giá của bạn.
Yêu cầu bộ tài liệu đánh giá
Nghiên cứu nổi bật
Ấn phẩm tiêu biểu
Nghiên cứu có sức ảnh hưởng cao từ đội ngũ của chúng tôi tại các hội nghị/tạp chí hàng đầu
Nature Mach. Intell.
2019
Pathologist-level Interpretable Whole-slide Cancer Diagnosis with Deep Learning
Zhang, Z., Chen, P., McGough, M., ..., Cui, L., ..., Yang, L.
Đọc bài báo Nature MI
CVPR 2023
CCF-A
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.
Đọc bài báo CVPR 2023
TMI 2025
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.
Đọc bài báo IEEE TMIẤn phẩm theo chủ đề
Khám phá các nghiên cứu peer-reviewed được tổ chức theo các chủ đề cốt lõi đằng sau nền tảng AI bệnh học của chúng tôi.
Mô hình nền tảng
Các model bệnh học đa phương thức và sinh tạo quy mô lớn, hợp nhất khả năng hiểu patch, báo cáo và whole-slide.
TMI
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 · 2025
CVPR
CPath-Omni: A Unified Multimodal Foundation Model for Patch and Whole Slide Image Analysis in Computational Pathology
Sun, Y., Si, Y., Zhu, C., Gong, X., Zhang, K., Chen, P., Zhang, Y., Shui, Z., Lin, T., Yang, L. · CVPR 2025 (CCF-A) · 2025
ICLR
PathGen-1.6M: 1.6 Million Pathology Image-text Pairs Generation through Multi-agent Collaboration
Sun, Y., Zhang, Y., Si, Y., Zhu, C., Zhang, K., Shui, Z., Li, J., Gong, X., Lyu, X., Lin, T., Yang, L. · ICLR 2025 (Oral) · 2025
AAAI
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) · 2024
ECCV
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) · 2024
ACM MM
PathUp: Patch-wise Timestep Tracking for Multi-class Large Pathology Image Synthesising Diffusion Model
Li, J., Zheng, S., Zhu, C., Sun, Y., Chen, P., Shui, Z., Zhang, Y., Li, H., Yang, L. · ACM MM 2024 (CCF-A, Oral) · 2024
MICCAI
WSICaption: Multiple Instance Generation of Pathology Reports for Gigapixel Whole-Slide Images
Chen, P., Li, H., Zhu, C., Zheng, S., Shui, Z., Yang, L. · MICCAI 2024 (CCF-B, Oral) · 2024
Ứng dụng
Các phương pháp chuyên biệt theo nhiệm vụ và hợp tác lâm sàng, bao gồm phát hiện, phân loại, tổng hợp, phân đoạn và hỗ trợ ra quyết định.
STTT
Spatially interpretable artificial intelligence framework to tailored neoadjuvant dual HER2 blockade in HER2-positive breast cancer
Wu, X.-R., Lv, H., Zhao, S., Zeng, X.-H., Dai, L.-J., Xu, Y.-Z., Li, Y.-W., Qiu, Z.-Y., Huang, J.-T., Zhang, N.-N., Chen, L., He, M., Zhao, Y.-Z., Yang, L., Zhou, T., Li, J.-J., Wu, J., Jiang, Y.-Z., Yang, W.-T., Di, G.-H., Shao, Z.-M., Ma, D. · Signal Transduction and Targeted Therapy · 2026
npj Breast
HER2-low and ultralow expression of invasive breast carcinoma: clinicopathological features and immunohistochemical consistency analysis
Dong, Y.-h., Xu, Y.-t., Jiang, X.-z., Xu, L., Yu, R.-j., Wang, R., Zhang, Q.-f. · npj Breast Cancer · 2026
Protocol
Veri-HER2UL: A prospective, multicenter, single-arm study validating T-DXd benefit in AI-reinterpreted HER2-ultralow unresectable or metastatic breast cancer
West China Hospital, Sichuan University · Clinical Study Protocol · 2026
USCAP
Differentiation Between HER2 Ultra-Low and HER2 Null Breast Cancers Using an AI Support Tool: A Multi-Site Study
Provenzano, E. · USCAP 2025 Oral Presentation · 2025
USCAP
Artificial Intelligence Assisted Assessment of HER2-ultralow and HER2-low Immunohistochemical Scoring in Breast Cancer Core Needle Biopsy Specimens
Li, M., Cai, M., Lv, H., Zhou, S., Lin, M., Shui, R., Yang, W. · USCAP 2024 · 2024
SABCS
The Advantage of Artificial-Intelligence in HER2 IHC 0 and 1+ Scoring in Breast Cancer
Li, M., Lv, H., Zhao, Y., Zhu, C., Li, H., Lin, M., Yang, W. · San Antonio Breast Cancer Symposium · 2023
Allergy
Artificial Intelligence-Based Pathological Subtype Diagnosis of Nasal Polyps: A Multidimensional and Micro-Visualization Study
Luo, X., Li, H., Chen, J., Zhou, Z., Zhou, L., Luo, R., ..., Cui, L., Yang, L., Yang, Q. · Allergy · 2026
ICASSP
Stable Test-Time Training for Semantic Segmentation with Output Contrastive Loss
Zhang, Y., Shui, Z., Li, H., Sun, Y., Zhu, C., Yang, L. · ICASSP 2025 (CCF-B) · 2025
Cancer Cell
Spatial determinants of antibody-drug conjugate SHR-A1811 efficacy in neoadjuvant treatment for HER2-positive breast cancer
Ma, D., Dai, L.-J., Wu, X.-R., Liu, C.-L., Zhao, S., Zhang, H., Chen, L., Xiao, Y., Li, M., Zhao, Y.-Z., ... · Cancer Cell · 2025
ECCV
Attention-Challenging Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification
Zhang, Y., Li, H., Sun, Y., Zheng, S., Zhu, C., Yang, L. · ECCV 2024 (CCF-A) · 2024
ECCV
Unleashing the Power of Prompt-Driven Nucleus Instance Segmentation
Shui, Z., Zhang, Y., Yao, K., Zhu, C., Zheng, S., Li, J., Li, H., Sun, Y., Guo, R., Yang, L. · ECCV 2024 (CCF-A) · 2024
NeurIPS
Rethinking Transformer for Long Contextual Histopathology Whole Slide Image Analysis
Li, H., Zhang, Y., Chen, P., Shui, Z., Zhu, C., Yang, L. · NeurIPS 2024 (CCF-A) · 2024
AAAI
DPA-P2PNet: Deformable Proposal-Aware P2PNet for Accurate Point-Based Cell Detection
Shui, Z., Zheng, S., Zhu, C., Zhang, S., Yu, X., Li, H., Li, J., Chen, P., Yang, L. · AAAI 2024 (CCF-A) · 2024
Neural Net.
Gradient-Aware Learning for Joint Biases: Label Noise and Class Imbalance
Zhang, S., Zhu, C., Li, H., Cai, J., Yang, L. · Neural Networks · 2024
CSBJ
Performance of a HER2 Testing Algorithm Tailored for Urothelial Bladder Cancer: A Bi-centre Study
Huang, A., Zhao, Y., Guan, F., Zhang, H., ... · Computational and Structural Biotechnology Journal · 2024
ICME
Context-Aware Text-Assisted Multimodal Framework for Cervical Cytology Cell Diagnosis and Chatting
Sun, Y., Zhu, C., Zheng, S., Zhang, Y., Li, H., Yang, L. · ICME 2024 (CCF-B) · 2024
ICASSP
HLS-FGVC: Hierarchical Label Semantics Enhanced Fine-Grained Visual Classification
Zhang, S., Zheng, S., Shui, Z., Yang, L. · ICASSP 2024 (CCF-B) · 2024
BIBM
Multi-modal Learning with Missing Modality in Predicting Axillary Lymph Node Metastasis
Zhang, S., Zheng, S., Shui, Z., Li, H., Yang, L. · BIBM 2024 (CCF-B) · 2024
CVPR
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) · 2023
MICCAI
Segment Membranes and Nuclei from Histopathological Images via Nuclei Point-Level Supervision
Li, H., Xu, Z., Zhou, M., Shi, X., Kang, Y., Bu, Q., Lv, H., Li, M., Lin, M., Cui, L., Feng, J., Yang, W., Yang, L. · MICCAI 2023 (CCF-B) · 2023
TMI
Masked Conditional Variational Autoencoders for Chromosome Straightening
Li, J., Zheng, S., Shui, Z., Zhang, S., Yang, L., Sun, Y., Zhang, Y., Li, H., ... · IEEE Trans. Medical Imaging · 2023
MICCAI
Exploring Unsupervised Cell Recognition with Prior Self-Activation Maps
Chen, P., Zhu, C., Shui, Z., Cai, J., Zheng, S., Zhang, S., Yang, L. · MICCAI 2023 (CCF-B) · 2023
MICCAI
End-to-End Cell Recognition by Point Annotation
Shui, Z., Zhang, S., Zhu, C., Wang, B., Chen, P., Zheng, S., Yang, L. · MICCAI 2022 (CCF-B) · 2022
MICCAI
ChrsNet: Chromosome Straightening Using Self-Attention Guided Networks
Zheng, S., Li, J., Shui, Z., Zhu, C., Zhang, Y., Chen, P., Yang, L. · MICCAI 2022 (CCF-B) · 2022
ISBI
Weakly Supervised Learning for Cell Recognition in Immunohistochemical Cytoplasm Staining Images
Zhang, S., Zhu, C., Li, H., Cai, J., Yang, L. · ISBI 2022 · 2022
ISBI
Category Separation For Weakly Supervised Multi-Class Cell Counting
Cai, J., Zhu, C., Chen, P., Zhang, S., Li, H., Sun, Y., Yang, L. · ISBI 2022 · 2022
ISBI
Weakly Supervised Classification Using Multi-Level Instance-Aware Optimization on Cervical Cytologic Image
Zhu, C., Sun, Y., Li, H., Cui, C., Zhang, S., Cai, J., Ling, Y. · ISBI 2022 · 2022
MICCAI
Generalizing Nucleus Recognition Model in Multi-Source Ki67 Immunohistochemistry Stained Images via Domain-Specific Pruning
Cai, J., Zhu, C., Cui, C., Li, H., Wu, T., Zhang, S., Yang, L. · MICCAI 2021 (CCF-B) · 2021
J. Transl. Med.
Automated Tumor Proportion Scoring for PD-L1 Expression Based on Multistage Ensemble Strategy in NSCLC
Pan, B., Kang, Y., Jin, Y., Yang, L., Zheng, Y., Cui, L., Sun, J., Feng, J., Li, Y., Guo, L., Liang, Z. · J. Translational Medicine · 2021
AI Med.
Rule-based automatic diagnosis of thyroid nodules from intraoperative frozen sections using deep learning
Li, Y., Chen, P., Li, Z., Su, H., Yang, L., Zhong, D. · Artificial Intelligence in Medicine · 2020
Nature Mach. Intell.
Pathologist-level Interpretable Whole-slide Cancer Diagnosis with Deep Learning
Zhang, Z., Chen, P., McGough, M., ..., Cui, L., ..., Yang, L. · Nature Machine Intelligence · 2019
Benchmark
Các bộ đánh giá và nghiên cứu độ bền vững đo lường hiệu năng AI bệnh học trên cả cấp độ patch và whole-slide.
TMI
PathBench: Advancing the Benchmark of Large Multimodal Models for Pathology Image Understanding at Patch and Whole Slide Level
Sun, Y., Wu, H., Zhu, C., Si, Y., Chen, Q., Zhang, Y., Zhang, K., Li, J., Cai, J., Wang, Y., ... · IEEE Trans. Medical Imaging · 2025
ECCV
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) · 2024
JIIM
Benchmarking PathCLIP for Pathology Image Analysis
Zheng, S., Cui, X., Sun, Y., Li, J., Li, H., Zhang, Y., Chen, P., Jing, X., Ye, Z., Yang, L. · J. Imaging Informatics in Medicine · 2024
ICASSP
Assessing the Robustness of Deep Learning-Assisted Pathological Image Analysis Under Practical Variables of Imaging System
Sun, Y., Zhu, C., Zhang, Y., Li, H., Chen, P., Yang, L. · ICASSP 2023 (CCF-B) · 2023
MICCAI
Benchmarking the Robustness of Deep Neural Networks to Common Corruptions in Digital Pathology
Zhang, Y., Sun, Y., Li, H., Zheng, S., Zhu, C., Yang, L. · MICCAI 2022 (CCF-B) · 2022
Tác động nghiên cứu
Dấu ấn nghiên cứu của chúng tôi
Được công bố trên
Nature Machine Intelligence
CVPR / ECCV / NeurIPS
AAAI / ACM MM
MICCAI
IEEE TMI / TNNLS
Neural Networks
Quan tâm đến việc hợp tác với đội ngũ nghiên cứu của chúng tôi?
Chúng tôi hoan nghênh quan hệ đối tác với các tổ chức học thuật, tổ chức y tế và các nhà lãnh đạo trong ngành.