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Publicaciones

Investigación de nuestro equipo y referencias clínicas externas seleccionadas sobre IA en patología, con el tipo de publicación y su relación con las fuentes indicados.

Revistas y congresos seleccionados: Nature Machine Intelligence · IEEE TMI · NeurIPS · CVPR · ICLR

Selección de investigaciones del equipo y referencias clínicas externas.

Investigación destacada

Publicaciones destacadas

Investigación seleccionada y revisada por pares de nuestro equipo y sus colaboradores.

Investigación clínica que utiliza D-PathAI

Dos estudios de cáncer de mama revisados por pares: qué se evaluó, cómo se utilizó el software y cuál es el alcance de los resultados.

Artículo de revista Con coautores de Westlake

HER2-LADDER: predicción de la respuesta en cáncer de mama HER2 positivo

Wu et al. · Signal Transduction and Targeted Therapy 11, 241 (2026)

Publicado el 19 de junio de 2026

Los portaobjetos de biopsia con H&E e IHC de HER2 previos al tratamiento, junto con variables clínicas, se utilizaron para generar una puntuación de investigación destinada a predecir la respuesta patológica completa tras terapia neoadyuvante con doble bloqueo de HER2.

Diseño del estudio & Limitaciones
Diseño del estudio
Desarrollo del modelo con 276 casos del Fudan University Shanghai Cancer Center, con tres cohortes de validación: temporal (82 casos), procedente de un ensayo clínico (85 casos) y externa de Chongqing (40 casos).
Papel de D-PathAI
Un flujo de análisis personalizado de D-PathAI caracterizó la intensidad y la integridad de la tinción de membrana de HER2 en células tumorales. HoVer-Net analizó las imágenes de H&E; un marco de investigación independiente combinó las características.
Limitaciones
Los análisis retrospectivos pueden introducir sesgo de selección. Los autores señalan la necesidad de validación prospectiva y de estandarización de la tinción y la digitalización antes de ampliar el uso clínico.
Artículo de revista Investigación clínica externa

Puntuación de HER2: concordancia entre observadores y limitaciones pendientes

Dong et al. · npj Breast Cancer 12, 9 (2026)

Publicado por primera vez el 9 de diciembre de 2025; versión definitiva del 12 de enero de 2026

Se evaluaron cortes de IHC de HER2 y sus puntuaciones para analizar la reproducibilidad de la tinción, la concordancia entre observadores y la concordancia con las puntuaciones de consenso.

Diseño del estudio & Limitaciones
Diseño del estudio
Tres componentes: 1.455 casos retrospectivos del Primer Hospital Afiliado de la Universidad Médica de China; una evaluación de tinción en 45 laboratorios; y una comparación independiente entre lectura manual y asistida por IA de 209 portaobjetos.
Papel de D-PathAI
D-PathAI asistió la interpretación de IHC de HER2 en la comparación de 209 portaobjetos; las lecturas asistidas por IA mostraron mayor concordancia en ese conjunto de datos.
Limitaciones
Persistieron errores de detección celular y tinción inespecífica. En este estudio, la diferenciación entre expresión ultrabaja y nula siguió siendo poco fiable y aún fue necesaria la comprobación manual.

Estos resúmenes describen los flujos de investigación publicados. No demuestran el rendimiento de todos los módulos, escáneres o implementaciones actuales; la configuración del producto y el uso previsto requieren una evaluación independiente.

Investigación y referencias clínicas

Explore la colección por tema o busque por título, autor y revista o congreso.

Modelos fundacionales

Grandes modelos patológicos multimodales y generativos que unifican la comprensión de parches, informes y portaobjetos completos.

NeurIPS

CPathAgent: An Agent-based Foundation Model for Interpretable High-Resolution Pathology Image Analysis Mimicking Pathologists' Diagnostic Logic

Trabajo de congreso Con coautores de Westlake

Sun, Y., Si, Y., Zhu, C., Zhang, K., Shui, Z., Ding, B., Lin, T., Yang, L. · NeurIPS 2025 · 2025

NeurIPS

PathVQ: Reforming Computational Pathology Foundation Model for Whole Slide Image Analysis via Vector Quantization

Trabajo de congreso Con coautores de Westlake

Li, H., Shui, Z., Zhang, Y., Zhu, C., Yang, L. · NeurIPS 2025 · 2025

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

Aplicaciones

Métodos de IA en patología para tareas específicas, colaboraciones del equipo y referencias clínicas externas seleccionadas.

STTT

Spatially interpretable artificial intelligence framework to tailored neoadjuvant dual HER2 blockade in HER2-positive breast cancer

Artículo de revista Con coautores de Westlake Enfoque clínico HER2 D-PathAI Neoadyuvancia

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

Artículo de revista Investigación clínica externa Utiliza D-PathAI Enfoque clínico HER2 IHC Puntuación asistida por IA

Dong, Y.-h., Xu, Y.-t., Jiang, X.-z., Xu, L., Yu, R.-j., Wang, R., Zhang, Q.-f. · npj Breast Cancer · 2026

USCAP

Differentiation Between HER2 Ultra-Low and HER2 Null Breast Cancers Using an AI Support Tool: A Multi-Site Study

Resumen de congreso Referencia clínica externa Enfoque clínico HER2-Ultralow IHC Estudio multicéntrico

Grinwald, M., Schnitt, S., Vincent-Salomon, A., et al. · USCAP 2025 · Abstract 156 · 2025

USCAP

Artificial Intelligence Assisted Assessment of HER2-ultralow and HER2-low Immunohistochemical Scoring in Breast Cancer Core Needle Biopsy Specimens

Resumen de congreso Referencia clínica externa Enfoque clínico HER2 IHC Biopsia con aguja gruesa

Li, M., Cai, M., Lv, H., Zhou, S., Lin, M., Shui, R., Yang, W. · USCAP 2024 · Abstract 178 · 2024

SABCS

The Advantage of Artificial-Intelligence in HER2 IHC 0 and 1+ Scoring in Breast Cancer

Resumen de póster Con coautores de Westlake Enfoque clínico HER2 IHC Puntuación por IA

Li, M., Lv, H., Zhao, Y., Zhu, C., Li, H., Lin, M., Yang, W. · SABCS 2023 · Cancer Research 84(9 Suppl.), PO4-26-09 · 2024

AAAI

Towards Effective and Efficient Context-aware Nucleus Detection in Histopathology Whole Slide Images

Trabajo de congreso Con coautores de Westlake

Shui, Z., Li, H., Zhang, Y., Sun, Y., Ye, Y., Chen, P., Guo, R., Cui, L., Zhu, C., Yang, L. · AAAI 2026 · 2026

PLOS One

Weakly supervised deep multi-instance learning for classification of endometrial lesions on hematoxylin and eosin-stained whole-slide images

Artículo de revista Con coautores de Westlake

Zhou, Z., Guo, J., Du, X., Li, H., Xie, N., Liu, C., He, H., Yang, L., Cui, L., Fu, C. · PLOS One · 2026

MICCAI

AEM: Attention Entropy Maximization for Multiple Instance Learning based Whole Slide Image Classification

Trabajo de congreso Con coautores de Westlake

Zhang, Y., Li, H., Sun, Y., Shui, Z., Li, J., Zhu, C., Yang, L. · MICCAI 2025 · 2025

Allergy

Artificial Intelligence-Based Pathological Subtype Diagnosis of Nasal Polyps: A Multidimensional and Micro-Visualization Study

Enfoque clínico Pólipo nasal

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

Enfoque clínico HER2 Neoadyuvancia

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

Enfoque clínico HER2 IHC

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

Enfoque clínico TCT Citología cervical

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 2023 (CCF-B) · 2023

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

Enfoque clínico IHC Segmentación de membrana

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

Enfoque clínico IHC

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

Enfoque clínico TCT

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

Enfoque clínico IHC Ki67

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

Enfoque clínico PD-L1 IHC

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

Enfoque clínico Corte por congelación Tiroides

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

Conjuntos de evaluación y estudios de robustez que miden el rendimiento de la IA en patología a nivel de parche y portaobjetos completo.

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

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