AI支援解析機能
構成済みのワークフローでは、ユーザーによる確認に向けて、領域候補、構造化スコアリング、定量出力を提示できます。提供可否と使用目的は、製品、バージョン、市場によって異なります。
関心領域の候補提示
ユーザー確認用に候補領域をハイライトします。該当領域は有資格者が確認する必要があります。
構造化スコアリング支援
構成済みの測定値とグレーディング出力を提示して確認を支援します。結果は、該当するワークフローに照らして検証する必要があります。
コンテキストを考慮したパターン解析
対応する画像特徴を解析し、確認用の出力を提示します。臨床判断や製品固有の使用目的に関するガイダンスを代替するものではありません。
細胞定量
信号強度ヒストグラム
信号分布の要約と構成可能な定量出力を、ユーザー確認用に提示します。
AI搭載細胞セグメンテーション
統合・ワークフロー
アップロード、解析、確認、レポート作成の概要です。実装の詳細は製品と導入形態によって異なります。
スライドアップロード
デジタルスライドをプラットフォームにアップロード
AI解析
PathGPTが処理・解析
品質管理
自動バリデーションチェック
結果
レポート案を作成
医師レビュー
専門医による検証・承認
パワフルなAI解析の実演
直感的なAI搭載インターフェースで次世代デジタル病理を体験してください。
研究論文
当社の研究は世界の主要な査読付きジャーナルに掲載されています。
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)