Epicのストーリーを作成/再計画（5-10個のストーリー）。基準研究のためにln-221-standards-researcherに委任。Decompose-Firstパターン。チーム/Epicを自動発見。
あなたが手に入れるもの
これらのシナリオに最適
全スライド画像から組織領域を自動で検出・セグメントし、分析します。
ギガピクセルスライドから、ディープラーニングの学習用に管理しやすい小さなタイルを抽出します。
異なるスライド間のH&EまたはIHC染色のばらつきを標準化し、一貫した結果を得ます。
計算病理学パイプラインのために、効率的に病理学データセットを準備・前処理します。
測定された効果
実証済みのメリットと測定可能な影響
自動化により、手動での画像前処理にかかる時間を最大10倍短縮。
標準化された染色正規化と組織マスキングにより、モデルの性能を50%向上させます。
最適化されたタイリングとセグメンテーションのワークフローにより、同じ時間で3倍のスライドを処理。
装備内容
ファイル・タグ・3ステップのインストール
ヒント： 初回使用の前にドキュメントとコードを読み、機能と必要な権限を確認してください。
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