SolVisionEstudio de casos

Identificación visual y clasificación de células con IA

Detección de células cancerosas habilitada por IA

Inspección de células en exámenes anatomopatológicos

Durante los exámenes de detección del cáncer, las muestras se obtienen mediante biopsia o biopsia líquida, y pueden contener células desprendidas del tumor o ADN relacionado con el tumor. Los médicos determinan si las células son normales o enfermas en función de sus características únicas, y se refieren al grado de citopatía para determinar el pronóstico y el tratamiento posterior.

Imágenes de biopsia y variaciones celulares

El análisis de las características celulares puede distinguir las células cancerosas de las células normales y también clasificar las células cancerosas. Sin embargo, bajo imágenes microscópicas, las células cancerosas varían en apariencia y se ubican al azar, lo que podría afectar drásticamente el juicio del médico o los criterios de selección. A la luz de estas incertidumbres, los sistemas de inspección tradicionales son insuficientes para detectar y determinar las variaciones de las celdas.

Clasificación de células con aprendizaje profundo de IA

Con la herramienta de clasificación de SolVision, el modelo de IA se puede entrenar para reconocer las diferentes características de las células normales y las células cancerosas. La herramienta de aumento de datos del sistema permite la simulación de posibles tipos de células y variaciones para fortalecer el entrenamiento y la estabilidad del modelo de IA. El modelo avanzado de IA se puede utilizar para identificar y clasificar las células con precisión para que los médicos hagan un mejor pronóstico.