核心框架特色
基于开源理念构建的统一框架，为病理AI研究提供全方位支持
统一研究框架
提供标准化病理 AI 研究工具链，实现数据处理、模型训练、评估及部署流程的统一化，简化研究工作流程。
多算法兼容
支持多种深度学习框架与算法模型，具备灵活的接口设计，便于研究者快速集成并对比不同方法。
开源社区驱动
基于开源理念构建，鼓励全球研究者贡献代码和创新想法，形成活跃的技术交流生态系统。
高度可扩展
采用模块化架构设计，支持从单机到集群的灵活部署模式，满足不同规模的研究需求与计算资源配置。
技术架构特点
模块化设计，灵活配置，支持从研究到生产的全流程开发
数据处理
- 多格式病理图像兼容
- 智能化数据预处理
- 标注工具一体化集成
模型训练
- 分布式训练适配
- 多GPU协同优化
- 自动化超参数优化
算法集成
- 经典CNN架构兼容
- Transformer模型适配
- 自监督学习支持
评估部署
- 标准化评估体系
- 模型性能深度分析
- 一键式部署服务
应用场景
学术研究
支持高校及科研院所开展病理AI算法研究工作
产业开发
为医疗AI企业提供快速原型开发平台
医院应用
助力医院构建个性化病理AI解决方案