CytopathCV: Open Source Deep Learning-platform til digital cytopatologisk billedanalyse

Hvad er CytopathCV?

CytopathCV er en open-source, modulær softwareplatform designet til cytologisk billedgenkendelse og analyse ved hjælp af deep learning. Den leverer en end-to-end pipeline skredskåret til de unikke udfordringer ved digital cytopatologi.

Kernekapaciteter

• Datahåndtering & annotering: Import, organiser, og mærk whole-slide images (WSI) og regions of interest (ROI) med kollaborative værktøjer.
• Forbehandling & augmentation: Tiling, normalisering (farvestof, farve), artefakt-fjernelse, og augmentations-pipelines (rotation, flip, elastisk deformation) for at styrke model-robusthed.
• Modeltræning, validering, deployment: Supporterer brugerdefinerede arkitekturer (CNNs, transformere, hybrid), transfer learning fra ImageNet eller patologi-grundmodeller, hyperparameter-tuning, og ONNX/TensorRT-eksport til klinisk inferens.
• Evaluering & visualisering: Metrikker (AUC, F1, forvirringsmatricer), opmærksomheds-heatmaps, usikkerhedskvantificering, og slide-niveau forudsigelses-overlays.

Designfilosofi

Fleksibilitet og reproducerbarhed. Forskere kan udskifte komponenter (dataloaders, tabefunktioner, backbones) uden at skrive hele workflowen om. Konfigurations-drevet (YAML) eksperimenter giver version-kontrollerede, delbare pipelines.

Anvendelser

• Cervikal cytologi (Pap smear) screening triage
• Schilddrue FNA (Bethesda-klassifikation)
• Urin, effusion, og bronchial cytologi
• Domæne-tilpasning på tværs af scannere, farvestoffer, og institutioner

CytopathCV sigter mod at accelerere reproducerbar AI-forskning i cytopatologi og sænke barrierer for klinisk translation.