从零开始完成一个病理AI课题需要执行的25个步骤｜个人观点·24-10-28
实际操作1–2周，总计4–12周这一部分是最关键的，因为这一步直接决定了后续的工作有无意义。我的推文中，往往开头就会介绍这篇文章搭建了一个什么样的模型，解决了一个什么样的临床问题。我们可以预测复发风险，也可以预测转移风险，更常见的，我们还可以预测预后，提取新的生物标志物等等。
病理AI领域的常用开源工具汇总
ImageJ是一个免费的开源图像处理软件，由美国国家卫生研究院（NIH）开发。它基于Java语言，因此具有良好的跨平台兼容性，可以在Windows、Mac OS、Linux等操作系统上运行。ImageJ不仅能够处理常规的图像编辑和分析任务，还支持复杂的图像分析功能，如细胞计数、荧光成像分析等。此外，
人工智能在数字病理切片虚拟染色以及染色标准化领域的研究进展｜顶刊速递·24-06-23
这篇文章介绍了一种用于数字病理学的端到端平台，该平台利用高光谱自荧光显微镜和基于深度学习的虚拟组织学染色技术。研究团队开发了一种定制的高光谱显微镜，用于无损成像未染色组织切片的自荧光。然后，他们训练了一个深度学习模型，使用自荧光生成虚拟的组织学染色，避免了化学染色过程的成本和变异性，并保留了组织样本
