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核心技術

核心技術

PathGPT 驅動——迪英加面向數字病理工作流程的 AI 引擎

AI基礎模型

PathGPT 多模態引擎

  • 圖像級分類與結構化評分工作流程
  • 結合圖像、區域及報告上下文的多模態分析
PathGPT 多模態推理工作流程

放大的PathGPT工作流程視圖,採用更高對比度框架,使推理路徑可視化更加清晰。

核心能力

AI 輔助分析能力

經配置的工作流程可為用戶覆核提供區域建議、結構化評分及定量輸出。可用性及預期用途因產品、版本及市場而異。

感興趣區域建議

突出顯示候選區域供用戶覆核;相關區域必須由具備資格的用戶確認。

結構化評分支援

呈現經配置的測量值及分級輸出以輔助覆核;結果需要按適用工作流程進行核驗。

上下文模式分析

分析所支援的圖像特徵並呈現輸出供覆核;不能取代臨床判斷或產品特定的預期用途說明。

細胞分析

細胞定量

信號強度直方圖

呈現信號分佈摘要及可配置的定量輸出,供用戶覆核。

細胞分割分析

AI驅動的細胞分割

工作流程概覽

集成與工作流程

上傳、分析、覆核及報告編制的高層概覽;實施細節因產品及部署方式而異。

1

切片上傳

數字切片上傳至平台

2

AI分析

PathGPT處理與分析

3

質量控制

自動化驗證檢查

4

結果輸出

編制報告草稿

5

醫師審核

專家驗證與審批

平台界面

強大的AI分析實戰

通過我們直觀的AI驅動界面,體驗新一代數字病理。

D-PathAI 界面
AI驅動的儀表板
細胞分析
細胞分析
免疫組化定量
免疫組化定量
深度學習分析
深度學習模型
工作流程自動化
自動化工作流程
報告生成
綜合報告
科研卓越

學術論文

我們的研究成果已發表於全球領先的同行評審期刊。

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
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

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
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
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
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

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