#病理学
相关项目
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HoVer-Net是一种用于病理图像细胞核分割和分类的深度学习模型。该模型通过计算细胞核像素到质心的距离来分离聚集细胞,并利用上采样分支进行细胞核类型分类。项目提供PyTorch实现,支持模型训练、图像处理和全幻灯片分析,并包含多个预训练权重。HoVer-Net在细胞核分析任务中表现出色,为数字病理学研究提供了重要工具。
plip
PLIP是首个针对病理AI的视觉和语言基础模型,通过大规模预训练实现病理图像和文本描述的特征提取。作为CLIP模型的改进版,PLIP支持图像文本编码和相似度计算,可通过多种API方式使用。该模型为病理图像分析提供新的研究工具,助力医疗AI在病理诊断和研究中的应用。
Ibex
Ibex专注开发人工智能癌症诊断解决方案,为病理学家提供经实践验证的AI工具。其技术可识别多种组织中的癌症和诊断特征,临床证实能提升诊断准确性和效率。Ibex利用逾千万张病理切片数据,结合专家知识和深度学习,开发出高性能AI算法,旨在推动癌症诊断技术进步。