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HALO AI

Indica Labs / HALO AI

HALO AI

DEEP LEARNING CLASSIFIER ADD-ON

HALO AI 是一个通过实例培训的组织分类工具,内置三种高级深度学习神经网络算法,且具备使用 Python 插件添加额外网络的选项。 HALO AI 分类器可用于发现组织中的稀有事件或细胞,量化组织类别,并分割组织类别,以便与其他 HALO 图像分析模块联合进行分析。  如果您在使用其他机器学习算法实现精准组织分类时面临问题,HALO AI 可能恰好是适合您的解决方案。 

HALO AI 与 HALO 和 HALO Link 实现无缝整合,为最终用户提供易于使用的合作界面,用于培训和分类器应用。  HALO AI 将深度学习人工智能的力量赋予研究人员和病理学家。   

HALO AI

DEEP LEARNING CLASSIFIER ADD-ON

HALO AI 是一个通过实例培训的组织分类工具,内置三种高级深度学习神经网络算法,且具备使用 Python 插件添加额外网络的选项。 HALO AI 分类器可用于发现组织中的稀有事件或细胞,量化组织类别,并分割组织类别,以便与其他 HALO 图像分析模块联合进行分析。  如果您在使用其他机器学习算法实现精准组织分类时面临问题,HALO AI 可能恰好是适合您的解决方案。 

HALO AI 与 HALO 和 HALO Link 实现无缝整合,为最终用户提供易于使用的合作界面,用于培训和分类器应用。  HALO AI 将深度学习人工智能的力量赋予研究人员和病理学家。   

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演示、试用或报价,请联系:
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简单直观的工作流程

HALO AI 实现与直观、易用的 HALO 和 HALO Link 的完全整合,并采用简单的三步工作流程。 在定义其希望分型的组织类别后,病理学家可以通过圈注注释来训练神经网络——而不需要具备计算机编程或人工智能知识。  经过训练的分类器可应用于任何完整切片图像或 ROI 区域上的组织类别的分型。

强大的新网络

当前的 HALO AI 包括了三个强大的神经网络选项——VGG、DenseNet 和 MiniNet。 VGG,是一个众所周知的较为传统的网络,被用来构建 CAMELYON17 挑战中的 Indica Labs 的提交成果,是第一个与 HALO AI 集成的神经网络。 与 VGG 相比,DenseNet 是一个更加现代的网络,能够以更高的分辨率创建更稳健的分类器。 MiniNet 是 Indica Labs 开发的一个定制网络,比 VGG 或 DenseNet 更浅,但可以借助有限的训练数据快速产生解决方案,因此对测试新型人工智能应用程序很有用。 请移至到查看使用我们的内置网络测试的一些应用程序。

定制网络集成

人工智能科学家和开发人员可以利用我们直观的 HALO 和 HALO Link 界面,使用我们的 Python 插件来训练他们自己的网络。 插件从 HALO AI 训练注释中生成训练补丁 ,并将其提供给可以链接到任何神经网络框架的自定义脚本。 然后,可以以我们自己网络生成的分类器完全相同的方式在 HALO 中使用这些分类器-对完整切片图像进行分类,使用我们的后处理工具并选择特定的组织类别与任何 HALO 模块联合进行分析。

简单直观的工作流程

HALO AI 实现与直观、易用的 HALO 和 HALO Link 的完全整合,并采用简单的三步工作流程。 在定义其希望分型的组织类别后,病理学家可以通过圈注注释来训练神经网络——而不需要具备计算机编程或人工智能知识。  经过训练的分类器可应用于任何完整切片图像或 ROI 区域上的组织类别的分型。

强大的新网络

当前的 HALO AI 包括了三个强大的神经网络选项——VGG、DenseNet 和 MiniNet。 VGG,是一个众所周知的较为传统的网络,被用来构建 CAMELYON17 挑战中的 Indica Labs 的提交成果,是第一个与 HALO AI 集成的神经网络。 与 VGG 相比,DenseNet 是一个更加现代的网络,能够以更高的分辨率创建更稳健的分类器。 MiniNet 是 Indica Labs 开发的一个定制网络,比 VGG 或 DenseNet 更浅,但可以借助有限的训练数据快速产生解决方案,因此对测试新型人工智能应用程序很有用。 请移至到查看使用我们的内置网络测试的一些应用程序。

定制网络集成

人工智能科学家和开发人员可以利用我们直观的 HALO 和 HALO Link 界面,使用我们的 Python 插件来训练他们自己的网络。 插件从 HALO AI 训练注释中生成训练补丁 ,并将其提供给可以链接到任何神经网络框架的自定义脚本。 然后,可以以我们自己网络生成的分类器完全相同的方式在 HALO 中使用这些分类器-对完整切片图像进行分类,使用我们的后处理工具并选择特定的组织类别与任何 HALO 模块联合进行分析。

HALO AI 应用程序

Below are just a few examples of the countless applications for HALO AI.

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VGG

H&E 染色淋巴结中转移性乳腺癌的检测和分期

本实例采用 HALO AI VGG 网络对乳腺癌患者 H&E 染色淋巴结中的转移肿瘤细胞进行检测和分期。 虽然 VGG 网络需要更多的数据和训练,但它在如本例这种染色强度和形态变化的情况下效果很好。  下载 描述 Indica Labs 提交给 CAMELYON17 项目内容的应用案例。

肿瘤间质淋巴细胞 400 x 400

MiniNet

H&E-染色的乳腺癌切片中的肿瘤、基质和淋巴细胞的分割

对于该应用,MiniNet 被用于将 H&E 染色乳腺癌组织中的肿瘤从淋巴细胞群和间质中分离出来。 MiniNet 是一个浅层神经网络,但它在常规分类任务中工作良好,在某些情况下可用作 HALO 组织分类器(随机森林)的替代方法。 在转移到需要更多数据和时间的 VGG 和 DenseNet 网络之前,建议进行快速概念验证研究。  打开全切片图像。

gloms 400x400

DenseNet

在 H&E、银染、IHC 和 ISH 染色的肾切片中进行精确的肾小球检测

在这里,HALO AI DenseNet 神经网络被用于分割不同染色(包括琼斯六亚甲基四胺银染色、 H&E、ISH 和 IHC 染色)肾脏切片中的肾小球。 在银染中,肾小球和肾小管在颜色和形态上变化很大。  在 ISH、IHC 和 H&E-染色的切片中, 肾小球与肾小管细胞之间几乎没有颜色对比度。  打开全切片图像。

胰岛特写

VGG

H&E 染色人胰腺切片中不同染色和形态的胰岛的鉴别

由于胰岛的异质性形态,H&E 染色组织切片中胰岛的评价和定量非常耗时。 对于该应用,我们训练 VGG 网络来识别人胰腺组织切片中的胰岛。  下载描述用于构建一种从周围外分泌组织中准确分割胰岛(不考虑染色或形态差异)的分类器的方法的应用案例。 

专题出版物

阅读 HALO AI 客户正在发布的内容。

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平台兼容性

HALO AI 与 HALO 和 HALO Link 中使用的所有文件格式兼容。 不在名单上? 您可以通过电子邮件将您的要求发送给我们。

文件格式

非专有 (JPG, TIF)
Nikon (ND2)
3D Histech (MRXS)
Perkin Elmer(QPTIFF、component TIFF)
Olympus (VSI)
Hamamatsu (NDPI, NDPIS)
Aperio (SVS, AFI)
Leica (SCN, LIF)
Ventana (BIF)

HALO AI 合作

您是否希望与外部病理学家或转化研究小组合作开展 HALO AI 项目? 没问题。 我们基于浏览器的图像管理系统HALO Link 与 HALO AI 实现完全集成,以促进这种合作。 当您邀请您的合作伙伴参加 HALO AI 项目后,他们就可以上传自己的图像并绘制训练注释,除了连接网络和浏览器之外,不需要其他东西。 

如需请求演示 HALO AI CLOUD ,即我们自己网络托管的 HALO AI 和 HALO Link 部署,请使用下面的表格或通过电子邮件将您的请求发送到 info@indicalab.com

HALO AI 合作

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