YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ HİSTOPATOLOJİ
DeepCancer
Uzmanlığınızın yanına
yapay zekâyı alın.
Meme dokusu görüntülerinden sınıflandırmaya, modelin odaklandığı bölgelerden görsel açıklamaya. DeepCancer ile patoloji araştırmalarınıza yeni bir analiz katmanı ekleyin.
Sağlık profesyonelleri için · Araştırma ve eğitim amaçlı
- Açıklanabilir yapay zekâ
- Dijital patoloji
- Meme histopatolojisi
- Hesaplamalı patoloji
- Patoloji yapay zekâsı
- Doğruluk
- %98,86
- Duyarlılık
- %99,25
- Özgüllük
- %98,09
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, model kararında 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 yaklaşımıSağlık profesyoneli iseniz demoyu denemek için DeepCancer.org sitesini ziyaret edebilirsiniz.
TEKNOLOJİYİ 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 açıklanabilir sınıflandırma için geliştirilen bir araştırma prototipidir. Computational pathology ve digital pathology kapsamında incelenir; 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 ↗