数字病理与病理人工智能
项目背景
随着精准诊断、免疫治疗药物的普及，其相关的病理诊断与量化分析的需求快速攀升，加剧了基于人工智能辅助诊断分析的需求。然而，当前病理图像类型多，各地制片差异大，国内扫描仪厂商众多等因素导致的数字病理图像差异性较大，严重影响目前相关算法的鲁棒性和落地。
简介
本成果是一种基于人工智能的多类型数字病理图像计算机辅助量化系统，以满足当前需求激增的病理量化分析需求。该系统是对于如常规H&E、免疫组化、免疫荧光等多种病理图像的量化分析应用，包括肿瘤微环境、免疫组化等。
本成果具备一套完整的针对多类型病理图像分析的解决方案。从大规模自建数据库，到特殊设计的子监督任务框架，以及基于大模型技术的多任务处理模型，本成果可以覆盖当前针对数字病理图像分析需求的所有场景，并针对国内复杂的数字病理环境有针对性解决方案。
合作
  • 合作方式 面谈
  • 项目负责人 刘净心
技术优势
本成果包含数据创新与基础算法创新，且落地性强。本成果自行构建大规模自有数据集，可全面提升算法鲁棒性。在算法上引用最新的自监督学习以及大视觉模型技术，并对数字病理图像有针对性优化，具有原创性与先进性。此外，本成果着重针对国内复杂的数字病理环境进行技术升级优化，使之可以快速落地。
应用场景
医学人工智能、数字病理、病理人工智能、药物研发等