AI人工智能
临床病理和影像诊断平台
服务介绍
AI赋能医学影像诊断，可简单比喻成临床医生诊治疾病的眼睛。
首先，利用大数据深度学习方法构建预测模块，实现对影像病灶或病理组织切片的数字化解读。
其次，提供局部信息客观定量的分析结果，并提供可视化结果的呈现。
最终，在协助医生提升病理诊断结果准确率的同时提高医生的工作效率。
首先，利用大数据深度学习方法构建预测模块，实现对影像病灶或病理组织切片的数字化解读。
其次，提供局部信息客观定量的分析结果，并提供可视化结果的呈现。
最终，在协助医生提升病理诊断结果准确率的同时提高医生的工作效率。
产品介绍
AI影像病灶诊断 构建病灶图像预测模块
AI病理切片识别 构建病理切片识别模块
案例展示
根据图中病灶区域位置对Rider Breast MRI公开数据集原图像中病灶区域进行病灶位置及形状标注，标注工具使用Labelme软件。在YOLACT算法模型基础上，引入疑难样本挖掘机制提升模型性能（即Modified YOLACT算法模型），并与Mask R-CNN算法模型进行诊断效能比对。实验环境搭建基于CUDA10并行计算平台及CUDNN7.3深度神经网络GPU加速库，编程语言采用Python编写相关功能模块，深度学习框架基于PyTorch 1.x版，GPU配置为显存11g的NVIDIARTX2080TI。
DLAB实验室自有Illumina、ABl测序平台、Quanta扫描电镜、Guava流式细胞 仪、IVIS活体成像仪等顶尖设备。可做测序、细胞、动物、病理实验。
联系我们
【公众号】
【学术顾问】
