IA软件 PathExplore™

肿瘤科用于研究分析

利用人工智能技术，从 H&E 对肿瘤微环境 (TME) 进行前所未有的解析。 PathExplore 是一个由人工智能驱动的组织病理学特征面板，能以单细胞分辨率从空间上描述肿瘤微环境 (TME) 的特征1。 千兆像素图像的像素级分析 PathExplore 的底层人工智能模型可分割、检测整个苏木精和伊红（H&E）全切片图像（WSI）组织区域中的数百万个细胞，并对其进行分类。 HIFs--结构化、标准化和可扩展的TME分析 人体可解释特征（HIFs）是标准化指标，用于描述每张 WSI 的细胞和组织组成。PathExplore 可为每个样本提供超过 600 个独特的 HIFs，包括细胞计数及其在各组织区域的空间分布，从而实现对 TME 的简化和结构化分析。 人体可解释特征示例： 肿瘤组织区域 淋巴细胞总数 基质中的淋巴细胞密度（基质 TILs） 上皮-基质界面附近淋巴细胞与成纤维细胞的比例 将现有 H&E 的可及性与人工智能前所未有的分辨率相结合，加速精准肿瘤学研究 PathExplore 提供数百种标准化的人类可解释特征 (HIF)，可定量描述肿瘤组织间质的特征 HIFs 提供结构化的组织病理学数据，通过与互补的分子数据无缝连接，在多个尺度上探索肿瘤生物学。 利用扩展的人工智能模型深入研究 TME，包括胶原和纤维化特征、免疫表型和三级淋巴结构 (TLS) 识别