面向病理 AI 的 IHC 与染色标注

它在免疫组织化学图像中标记细胞或组织区域及其染色类别，依据专家定义的判读规程构建训练数据。

可以。通过明确的视觉标准定义阳性、阴性或其他任务特定类别，并一致地应用于原始图像。

可以。使用结构化属性记录标注规程定义的类别。这些是专家标签，并非自动测得的强度值。

可以。经过审核的区域与细胞标签可作为您自己的计数、测量或评分流程的输入。

标注记录专家定义的区域与类别。后续分析流程可结合这些标签，使用自身经过验证的测量或评分方法。

使用参考样本、明确类别边界，并在发布前依据统一染色标准审核不确定的细胞或区域。

支持的输入包括 SVS、AVS、NDPI、SCN、BIF、SVSLIDE、瓦片 TIFF 及单文件 OME-BigTIFF 切片。瓦片式导航支持在不同缩放级别检查大型切片。

审核人员结合切片上下文检查细胞或组织边界，讨论不确定区域，并通过已配置工作流退回修正。共享类别保持标注规程一致。

会。病理标签保留原始全分辨率栅格坐标空间。根据所需标注数据，可选择 COCO、YOLO 或 Unitlab 统一导出格式等受支持格式。