YAPAY ZEKÂ İLE KANSER TANISI · PATOLOJİ AI
DeepCancer
Uzmanlığınızın yanına
yapay zekâyı alın.
Hesaplamalı ve dijital patolojide (computational pathology, digital pathology) çalışan bir patoloji yapay zekâsı: meme histopatoloji görüntülerinde yapay zekâ destekli tanı ve kanser tespiti — modelin nereye baktığının görsel açıklamasıyla.
Sağlık profesyonelleri için · Araştırma ve eğitim amaçlı
ALAN
Yapay zekâ, kanser, patoloji, tespit, tanı.
DeepCancer bu araştırma hattında durur: yapay zekâ ile kanser tanısı, ardından hesaplamalı patoloji ve dijital patoloji, ardından yapay zekâ destekli tanı, kanser tespiti ve patoloji yapay zekâsı. İngilizce alandaki karşılığı: AI cancer diagnosis → computational pathology → digital pathology → AI-assisted diagnosis → cancer detection → pathology AI.
- Yapay zekâ ile kanser tanısı
- Hesaplamalı patoloji
- Dijital patoloji
- Yapay zekâ destekli tanı
- Kanser tespiti
- Patoloji yapay zekâsı
- Doğruluk
- %98,86*
- Duyarlılık
- %99,25*
- Özgüllük
- %98,09*
* Yayımlanan araştırmanın test sonuçlarıdır; klinik başarı oranı değildir. BreaKHis veri setiyle geliştirilen modelin farklı merkezlerdeki performansı için bağımsız doğrulama gerekir.
KLİNİĞİNİZ İÇİN NEDEN DEEPCANCER?
Bir sonuçtan fazlasını görün.
PATOLOGLAR & HEKİMLER
Sonucu gerekçesiyle inceleyin.
İyi huylu / kötü huylu sınıflandırmasını, modelin odaklandığı alanlarla birlikte görün. Grad-CAM, araştırma çıktısını uzman gözünüzle sorgulamanıza yardımcı olur.
KLİNİKLER & LABORATUVARLAR
Araştırmayı ekibinizle buluşturun.
Görüntü yükleme, yapay zekâ analizi ve görsel yorumlama tek bir web akışında. Ekibinizin araştırma ve eğitim çalışmalarına nasıl uyabileceğini demoda inceleyin.
HASTANE YÖNETİMLERİ
Teknolojiyi görerek karar verin.
Bir sunumla yetinmeyin. Çalışan platformu, yayımlanmış yöntemi ve ölçülen sonuçları inceleyin; kurumunuza uygun değerlendirme kapsamını birlikte belirleyelim.
GÖRÜNTÜDEN İÇGÖRÜYE
Yükleyin. Analiz edin.
Nereye baktığını görün.
Swin Transformer ve ConvNeXt’in birlikte çalıştığı hibrit model, dijital slaytlarda hesaplamalı patoloji yapar. Grad-CAM, yapay zekâ destekli tanı ve kanser tespitinde etkili olan bölgeleri görselleştirir.
- 01
Histopatoloji görüntüsü
En az 224 × 224 piksel, RGB meme dokusu görüntüsü.
- 02
Hibrit yapay zekâ analizi
İyi huylu / kötü huylu olasılıksal sınıflandırma.
- 03
Uzman incelemesi
Sonuç ve Grad-CAM görselleştirmesi birlikte.
Sonuç. Ve sonucun arkasındaki odak.
Açıklanabilir analiz yaklaşımıTEKNOLOJİYİ KENDİ EKİBİNİZLE TANIYIN
DeepCancer kliniğinize ne katabilir? Birlikte görelim.
Görüntüden sonuca uzanan akışı birlikte inceleyelim. Araştırma hedeflerinizi konuşalım, kurumunuza uygun değerlendirme yolunu netleştirelim.
Kliniğiniz için demo isteyinDeepCancer bugün hangi aşamada?
Meme kanseri histopatoloji görüntülerinde sınıflandırma ve Grad-CAM görselleştirmesi üreten çalışan bir araştırma prototipidir. Klinik tanı için sunulmaz; bağımsız doğrulama, pilot ve gerekli regülasyon süreçleri yol haritasındadır.
Demo görüşmesinde neyi değerlendirebiliriz?
Prototipin görüntüden analiz sonucuna uzanan akışını, mevcut test sonuçlarını ve kurumunuzla olası bir araştırma iş birliğinin kapsamını görüşebiliriz.
Mevcut sistemlerimize entegre edilebilir mi?
Entegrasyon kapsamı kurumunuzun altyapısı, veri süreçleri ve doğrulama ihtiyaçları üzerinden değerlendirilir. Hazır bir hastane entegrasyonu veya klinik kullanıma geçiş taahhüdü verilmez.
DeepCancer dijital patoloji mi, hesaplamalı patoloji mi?
İkisinin kesişiminde. DeepCancer, dijital histopatoloji görüntülerinde yapay zekâ destekli tanı ve kanser tespiti için geliştirilen bir patoloji yapay zekâsıdır (pathology AI). Computational pathology ve digital pathology araştırma prototipidir; klinik tanı cihazı değildir.
DeepCancer araştırma ve eğitim aracıdır. Klinik tanı için FDA/CE onayı yoktur; klinik tanı veya tedavi kararlarında kullanılmak üzere sunulmaz. Kullanım sınırları ↗