Patologlar için Yapay Zekâ

Dijital patolojideki yapay zekâ yöntemlerini tarayıcıda eğitilen küçük ağlarla ve gerçek mutasyon verisiyle öğrenin

Bu site ne işe yarar

Patologlar için QuPath atölyesi slaytlar üzerinde ölçüm yapmayı öğretir. Bu site onun devamıdır: o ölçümlerin ötesindeki yapay zekâ yöntemlerinin — zayıf denetimli öğrenme, temel modeller, kestirme öğrenme — nasıl çalıştığını ve ne zaman yanıldığını gösterir. Kod yazmak gerekmez; her simülasyon tarayıcınızda çalışır. Tüm simülasyonlar sentetik veriyle eğitilir, hiçbiri klinik yorum üretmez.

İki tür malzeme

Seri

Etkileşimli simülasyonlar

Her biri tek bir yöntemi tek bir başarısızlık biçimiyle birlikte gösteren, tarayıcıda eğitilen küçük ağlar. Nucleus Net tarzında: Slaytlar → Eğit → Test.

Simülasyon 1 · hazır

Slayt Torba Ağı

Çoklu örnek öğrenme (MIL): bir tümörün belirli bir mutasyonu taşıyıp taşımadığını yalnızca slayt düzeyindeki etiketlerden öğrenen dikkat ağı. Havuzlama, dikkat haritaları, laboratuvar parti etkisi tuzağı.

Modül · hazır

cBioPortal ile mutasyon verisi

Simülasyondaki sentetik etiketlerin gerçek karşılığı: TCGA olgularında mutasyon sıklığı, birlikte görülme ve sağkalım; slayt düzeyi etiket dosyasının nasıl kurulduğu.

Önerilen sıra

1. Slayt Torba Ağı — 40 dakika. Simülasyonu sayfadaki ders tarifi sırasıyla çalıştırın; “Kendinizi test edin” sorularını yanıtlayın.
2. cBioPortal ile mutasyon verisi — 60 dakika. Önce web arayüzü (kod gerekmez), isteğe bağlı olarak API bölümü (Python).
3. Seri sayfası — sırada hangi simülasyonların olduğunu ve her birinin hangi dersi taşıdığını gösterir.

Kapsam sınırı

Bu sitedeki hiçbir araç tanı koymaz, eşik değer önermez ya da klinik karar üretmez. Simülasyonlar sentetik veriyle çalışır; cBioPortal modülü yalnızca halka açık araştırma verisi (TCGA) kullanır. Sayıların klinik anlamı patoloğa aittir.