병리학 주석 플랫폼

전체 슬라이드 이미지를 위한 병리학 주석 플랫폼

정확한 세분화 및 전문가 검토 워크플로우를 통해 조직병리학, 조직 영역, 세포, 핵, 바이오마커 및 디지털 병리학 AI에 대한 전체 슬라이드 이미지(WSI)에 주석을 추가합니다.

신용 카드가 필요하지 않습니다
병리학 주석 기능

복잡한 병리학 주석에 필요한 모든 것

전체 슬라이드 병리학 이미지로 작업하고, 조직 개요에서 세포 세부정보로 이동하고, 구조화된 온톨로지로 라벨을 구성하고, AI 지원 도구를 사용하여 정확한 주석을 가속화하세요.

Whole-slide pathology view with a focused region of interest and cellular-detail inset.
01 · 슬라이드 전체

전체 슬라이드 이미지 지원

전체 해상도 병리학 데이터를 보존하면서 기본적으로 기가픽셀 전체 슬라이드 이미지를 처리합니다.

전체 슬라이드 이미지다중 해상도 줌지역 탐색
One synthetic pathology specimen shown at overview, region, and cellular-detail resolutions.
02 · 딥 줌

딥 줌 및 다중 해상도 보기

여러 해상도 수준에 걸쳐 전체 조직 개요에서 세포 수준 세부 정보까지 원활하게 탐색합니다.

Dense synthetic fluorescence pathology field with hundreds of structure-aligned instance segmentation masks.
03 · 규모

대규모 주석

대규모 병리학 슬라이드 전반에 걸쳐 수천 개의 세포, 핵, 영역 및 기타 주석을 생성, 렌더링 및 관리합니다.

Compact staggered pathology ontology for tissue regions, findings, attributes, relations, and slide properties.
04 · 온톨로지

온톨로지

일관된 주석 작업 흐름을 위해 중첩된 병리학 클래스, 속성, 관계 및 슬라이드 수준 속성을 정의합니다.

Synthetic pathology field progressing from raw image to a structure-aligned mask and editable pixel-precise boundary.
05 · 분할

완벽한 픽셀 분할

픽셀 수준의 정확도로 세포, 핵, 종양, 조직 영역 및 복잡한 미세 구조를 정확하게 묘사합니다.

Synthetic pathology cells with exact matching masks, a magic cursor, and a prominent Find Similar action.
06 · 자동화

AI 지원 자동 라벨링

유사 찾기, Magic Touch 및 반복 구조에 대한 자동 라벨링 도구를 사용하여 병리학 주석을 가속화합니다.

사람의 검토자동 라벨링

AI 팀이 병리학 주석을 위해 Unitlab을 선택하는 이유

AI 지원 자동화, 확장 가능한 워크플로우 및 운영 비용 절감을 통해 복잡한 병리학 데이터 세트에 더 빠르게 주석을 추가합니다.

15X
더 빠른 병리학 주석
90%
자동 병리학 주석
10배
주석 비용 절감
지원되는 병리학 주석 유형

모든 병리학 주석 유형 하나의 플랫폼에서.

병리학 워크플로우를 위한 관심 영역, 조직 분할 마스크, 다각형, 세포 및 핵 인스턴스, 점 표시, 분류, 슬라이드 속성 및 관계를 생성합니다.

01
직사각형 영역

경계 상자 / ROI

조직, 종양, 병변, 세포 클러스터 또는 검토 영역에 대한 직사각형 관심 영역을 표시합니다.

02
픽셀 수준 마스크

조직 분할

편집 가능한 마스크를 사용하여 픽셀 수준의 조직, 종양, 병변, 괴사 또는 바이오마커 영역을 캡처합니다.

03
정확한 경계

다각형 / 조직 영역

편집 가능한 다각형을 사용하여 불규칙한 조직 영역, 종양 여백, 분비샘 및 기타 구조의 윤곽을 그립니다.

04
포즈 구조

세포/핵 인스턴스

검출, 계산 및 형태 분석을 위해 개별 세포와 핵을 별개의 인스턴스로 표시합니다.

05
경로 및 가장자리

조직 경계/폴리라인

연결된 꼭지점으로 조직 경계, 여백, 혈관 및 길쭉한 구조를 추적합니다.

06
랜드마크 정밀도

포인트/셀 마커

슬라이드에 정확한 세포 중심, 핵, 분비선 및 기타 미세한 랜드마크를 표시합니다.

07
지향된 볼륨

분류/결과

조직 유형, 등급, 염색 또는 바이오마커 상태와 같은 슬라이드, 영역 또는 결과 수준 클래스를 할당합니다.

08
슬라이드 수준 컨텍스트

슬라이드/항목 속성

소스, 품질, 집단 및 프로젝트별 속성을 포함하여 전체 슬라이드 또는 항목을 설명하는 레이블 속성입니다.

09
객체 연결

처지

조사 결과와 조직 영역을 연결하여 프로젝트에서 정의된 상황별 관계를 캡처합니다.

병리학 데이터 세트 큐레이션 및 주석 작업 흐름

병리학 데이터를 관리하고 주석 작업 흐름을 자동화합니다.

병리학 데이터 세트를 검색, 버전 지정 및 검사하고, AI 모델을 연결하고, 검토 및 승인을 통해 주석을 이동합니다.

Dataset version control in Unitlab AI for governed medical data releases
버전

데이터 세트 버전

병리학 데이터가 발전함에 따라 데이터 세트 버전을 만들고 관리합니다. 변경 사항을 추적하고, 작업을 할당하고, 모든 버전을 감사 가능하고 생산 준비 상태로 유지하세요.

Semantic search returning matching medical imaging cases in Unitlab AI
발견하다

의미 검색

수동 필터 대신 의미론적 이해를 통해 대규모 병리학 데이터 세트를 탐색합니다. 정의된 조건에서 관련 사례와 슬라이드 영역을 찾습니다.

Dataset embedding visualization with similar medical and pathology cases and review outliers
검사

임베딩 뷰

훈련 전에 데이터세트 구조를 시각화하고, 이상값과 라벨링 문제를 식별하고, 병리학 데이터 품질을 개선합니다.

Integrated medical annotation workflow connecting tumor segmentation, annotation, review, and quality assurance
오케스트레이션

통합 워크플로

하나의 연속 루프에서 모델, 주석, 검토 및 품질 보증을 연결하는 워크플로를 구축하세요. 핸드오프를 줄이고 데이터세트를 레이블 지정에서 승인까지 계속 이동하세요.

Bring your Pathology model into Unitlab’s annotation workflow
통합

병리학 모델 가져오기

사전 라벨링 및 모델 지원 주석을 위해 자체 AI 모델을 연결하세요. 실제 병리학 데이터 세트에서 정확도를 높이고 더 빠르게 반복합니다.

질문, 답변

병리학 주석 플랫폼 FAQ

Unitlab의 WSI 및 조직병리학 주석, 세포, 핵, 조직 분할, 디지털 병리학 온톨로지, 품질 워크플로우, 맞춤형 모델 및 데이터세트 작업에 대한 답변입니다.

Unitlab 팀과 대화하세요
What pathology annotation types does Unitlab support?+

Unitlab은 ROI 상자, 조직 분할 마스크, 다각형, 세포 및 핵 인스턴스, 포인트 마커, 경계, 분류, 슬라이드 속성 및 관계를 지원합니다. 팀은 일관된 전체 슬라이드 이미지 주석을 위해 재사용 가능한 온톨로지에서 레이블과 규칙을 정의합니다.

병리학 주석 문서
How does AI-assisted segmentation work in Unitlab?+

내장 또는 통합 이미지 모델을 사용하여 분할 또는 다각형 예측을 생성한 다음 주석이 품질 검토를 거치기 전에 경계를 검토하고 구체화합니다.

자동 주석 문서
How can reviewers inspect pathology regions consistently?+

검토자는 전체 이미지와 초점 영역을 검사하고, 레이블을 온톨로지와 비교하고, 문제와 의견을 남기고, 주석 기록을 사용하여 검토되거나 수정된 ​​내용을 추적할 수 있습니다.

주석 검토 문서
How do ontologies and properties work in pathology annotation?+

중첩된 온톨로지는 클래스, 분류, 속성 및 관계를 정의합니다. 클래스 속성은 주석이 달린 영역을 설명하는 반면 슬라이드 또는 항목 속성은 전체 이미지에 적용되는 컨텍스트를 캡처합니다.

속성 및 관계 문서
How does Unitlab manage pathology annotation quality and review?+

구성 가능한 워크플로우는 주석, 검토, 재작업 및 승인을 통해 병리학 작업을 라우팅합니다. 지침, 할당, 의견, 문제, 주석 기록, 데이터 세트 버전 및 릴리스를 통해 개별 전문가와 기업 팀이 품질 결정을 추적할 수 있습니다.

주석 및 검토 문서
Can teams use their own AI models for pathology pre-labeling?

예. Unitlab은 맞춤형 모델을 주석 작업 흐름으로 가져와 사전 라벨과 예측을 생성할 수 있습니다. 주석자는 0부터 시작하는 대신 모델 출력을 검토하고 수정하며 사람의 승인은 관리되는 품질 프로세스의 일부로 유지됩니다.

모델 통합 문서
Can Unitlab curate, annotate, and version pathology datasets in one platform?

예. 팀은 메타데이터 필터, 의미 체계 검색, 임베딩, 유사성 및 특이점 발견을 통해 병리학 데이터를 선별한 다음 선택한 샘플에 주석을 달고 결과를 검토하며 재현 가능한 AI 개발을 위해 제어된 데이터 세트 버전을 게시할 수 있습니다.

데이터 세트 관리 문서
병리학 주석 플랫폼

Unitlab을 사용하여 생산 준비가 된 병리학 데이터 세트 구축

하나의 AI 지원 작업 공간에서 복잡한 병리학 이미지 데이터에 주석을 달고 검토하고 관리합니다. 모델 지원 라벨링 및 내장된 품질 관리를 통해 원시 이미지에서 관리되는 데이터 세트로 이동합니다.