Открыто
Рецензируемые исследования
Просматривайте опубликованные исследования по темам ИИ в патологии.
Смотреть исследованияДоказательная база и публикации
Рецензируемые исследования нашей команды, опубликованные в ведущих журналах и на конференциях
Доступ к доказательной базе
Центр доказательной базы и ресурсов
Начните с открытых исследований, затем запросите информацию по продукту и рынку, относящуюся к вашей оценке.
Запрос
Запрос данных по продукту/рабочему процессу
Запросите данные в объёме, соответствующем рассматриваемому продукту, рабочему процессу и назначению.
Запросить релевантные данныеЗапрос
Запрос актуального регуляторного статуса
Запросите информацию о статусе соответствующего продукта, версии, назначения и рынка.
Запросить актуальный статусКак предоставляются материалы
Уровень доступа определяется чувствительностью информации и объёмом оценки.
L1 · Открытый доступ
Рецензируемые исследования и общая информация о продуктах, доступные на этом сайте.
L2 · Квалифицированный запрос
Материалы в согласованном объёме и информация для планирования могут предоставляться после проверки организации и сценария использования.
L3 · Рассмотрение по NDA
Для подробных технических материалов, документов по безопасности или комплексной проверке могут потребоваться условия конфиденциальности и согласованный объём оценки.
Спланируйте межфункциональную оценку
Используйте эти вопросы, чтобы определить объём доказательных материалов и внедрения до запроса подробных документов.
Клинические вопросы и патология
Подтвердите назначение, релевантность когорты, референсный стандарт, ограничения и необходимость проверки специалистом.
Работа лаборатории
Рассмотрите ёмкость стекол, критерии приёмки, обработку исключений, обучение и планирование внедрения.
ИТ и безопасность
Сопоставьте сканеры и форматы, интеграции, развертывание, потоки данных, контроль доступа, журналирование и управление изменениями.
Регулирование и закупки
Проверьте точный продукт, версию, статус на рынке, актуальность документов, объём поддержки и коммерческие допущения.
Запросы материалов с контролируемым доступом
Сообщите, что именно вы оцениваете, чтобы наша команда направила материалы соответствующего уровня.
Краткий отчёт о валидации
Запросите краткое изложение данных валидации, относящихся к продукту и его назначению.
Запросить краткий отчёт о валидацииМатрица совместимости
Попросите нашу команду подтвердить применимые сканеры, форматы и требования к интеграции рабочего процесса для вашей среды.
Запросить оценку совместимостиРуководство по внедрению
Запросите информацию для планирования с учётом объёма развертывания, ролей и процесса валидации.
Запросить рекомендации по внедрениюПакет регуляторных материалов и документов по безопасности
Запросите регуляторную информацию и сведения по безопасности для конкретного продукта, версии и рынка в объёме, соответствующем вашей оценке.
Запросить пакет для оценки
Избранные исследования
Избранные публикации
Высокоимпактные исследования нашей команды на ведущих площадках
Nature Mach. Intell.
2019
Pathologist-level Interpretable Whole-slide Cancer Diagnosis with Deep Learning
Zhang, Z., Chen, P., McGough, M., ..., Cui, L., ..., Yang, L.
Читать статью в 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.
Читать статью 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.
Читать статью в IEEE TMIПубликации по темам
Изучайте рецензируемые исследования, организованные по ключевым темам нашей платформы ИИ для патологии.
Базовые модели
Крупные мультимодальные и генеративные модели для патологии, объединяющие понимание патчей, отчётов и whole-slide изображений.
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
Применения
Методы для конкретных задач и клинические коллаборации, охватывающие детекцию, классификацию, синтез, сегментацию и поддержку принятия решений.
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
Бенчмарк
Наборы оценок и исследования устойчивости, измеряющие качество ИИ для патологии на уровне патча и whole-slide изображений.
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
Научное влияние
Наш научный след
Опубликовано в
Nature Machine Intelligence
CVPR / ECCV / NeurIPS
AAAI / ACM MM
MICCAI
IEEE TMI / TNNLS
Neural Networks
Заинтересованы в сотрудничестве с нашей исследовательской командой?
Мы приветствуем партнёрство с академическими учреждениями, организациями здравоохранения и лидерами отрасли.