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Preuves et publications

Recherches évaluées par les pairs de notre équipe, publiées dans les revues et conférences de premier plan

Mosaïque d'arrière-plan des publications
Preuves et ressources

Centre de preuves et de ressources

Commencez par les recherches publiques, puis demandez les informations spécifiques au produit et au marché pertinentes pour votre évaluation.

Public

Recherche évaluée par les pairs

Consultez les recherches publiées, classées par thème d’IA appliquée à la pathologie.

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Sur demande

Demande de preuves sur le produit et le flux de travail

Demandez des éléments de preuve adaptés au produit, au flux de travail et à l’usage prévu faisant l’objet de l’évaluation.

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Demande de statut réglementaire actuel

Demandez le statut correspondant au produit, à la version, à l’usage prévu et au marché concernés.

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Modalités de partage des preuves

L’accès est adapté à la sensibilité des informations et au périmètre de l’évaluation.

L1 · Public

Recherches évaluées par les pairs et informations générales sur les produits disponibles sur ce site.

L2 · Demande qualifiée

Des preuves ciblées et des informations de planification peuvent être communiquées après examen de l’organisation et du cas d’usage.

L3 · Examen sous accord de confidentialité

Les documents techniques, de sécurité ou de diligence détaillés peuvent nécessiter un accord de confidentialité et un périmètre d’examen convenu.

Planifier une revue interfonctionnelle

Utilisez ces questions pour définir le périmètre des preuves et de la mise en œuvre avant de demander des documents détaillés.

Clinique et pathologie

Confirmez l’usage prévu, la pertinence de la cohorte, le standard de référence, les limites et la revue humaine requise.

Opérations du laboratoire

Examinez la capacité en lames, les critères d’acceptation, la gestion des exceptions, la formation et la planification du déploiement.

Informatique et sécurité

Cartographiez les scanners et les formats, les intégrations, le déploiement, les flux de données, les contrôles d’accès, la journalisation et la gestion des changements.

Réglementation et achats

Vérifiez le produit exact, la version, le statut sur le marché, l’actualité des documents, le périmètre d’assistance et les hypothèses commerciales.

Demandes de ressources à accès contrôlé

Indiquez-nous ce que vous évaluez afin que notre équipe vous oriente vers le niveau d’information approprié.

Matrice de compatibilité

Demandez à notre équipe de confirmer les scanners, les formats et les exigences d’intégration au flux de travail pertinents pour votre environnement.

Demander une analyse de compatibilité

Guide de mise en œuvre

Demandez des informations de planification adaptées à votre périmètre de déploiement, aux rôles concernés et au processus de validation.

Demander des conseils de mise en œuvre

Dossier réglementaire et de sécurité

Demandez les informations réglementaires et de sécurité adaptées à votre évaluation, selon le produit, la version et le marché.

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Recherche en vedette

Publications mises en avant

Recherches à fort impact de notre équipe dans les meilleures conférences

Publications par thème

Explorez des recherches évaluées par les pairs organisées autour des thèmes centraux de notre plateforme d'IA pour la pathologie.

Modèles fondamentaux

De grands modèles pathologiques multimodaux et génératifs qui unifient la compréhension des patchs, des comptes rendus et des lames entières.

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

Applications

Méthodes orientées tâche et collaborations cliniques couvrant la détection, la classification, la synthèse, la segmentation et l'aide à la décision.

STTT

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

Clinical Focus HER2 D-PathAI Neoadjuvant

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

Clinical Focus HER2 IHC AI-Assisted Scoring

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

Clinical Focus HER2-Ultralow D-PathAI T-DXd

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

Clinical Focus HER2-Ultralow IHC 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

Clinical Focus HER2 IHC Core Needle Biopsy

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

Clinical Focus HER2 IHC AI Scoring

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

Clinical Focus Nasal Polyp

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

Clinical Focus HER2 Neoadjuvant

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

Clinical Focus 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

Clinical Focus TCT Cervical Cytology

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

Clinical Focus IHC Membrane Segmentation

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

Clinical Focus 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

Clinical Focus 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

Clinical Focus 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

Clinical Focus 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

Clinical Focus Frozen Section Thyroid

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

Suites d'évaluation et études de robustesse mesurant les performances de l'IA en pathologie au niveau du patch et de la lame entière.

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

Impact de la recherche

Notre empreinte de recherche

Publié dans

Nature Machine Intelligence
CVPR / ECCV / NeurIPS
AAAI / ACM MM
MICCAI
IEEE TMI / TNNLS
Neural Networks

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