VECTORIO„Ihr Präparatemodell läuft im Jupyter-Notebook – aber ein Krankenhaus kann kein Notebook in Betrieb nehmen“
Präparate klassifiziert. Ergebnisse signiert. Im eigenen Haus.
Einsatzfähige On-Prem-Klassifikation von Schnittpräparaten mit Nachvollziehbarkeit pro ROI
- Unser Analysecode für Schnittpräparate ist Forschungs-Python; die Krankenhaus-IT wird ihn nicht in Betrieb nehmen.
- Gigapixel-Scans überfordern unsere Workstation, und jeder Scan lädt minutenlang.
- Ich kann nicht belegen, welche Modellversion dieses Präparat bewertet hat.
- Einsatzfähige On-Prem-Klassifikation von Schnittpräparaten mit Nachvollziehbarkeit pro ROI
- Neue Modelle validieren, ohne die Pipeline neu zu entwickeln
Von heute zum ersten Ergebnis.
Forschungs-Python in Notebooks
Der Analysecode für Schnittbilder bleibt ein Forschungs-Notebook, das die Klinik-IT nicht ausrollt, und ein Gigapixel-Bild braucht Minuten zum Laden.
Ein komplettes Schnittbild mit 294.576 Zeilen läuft vollständig lokal in 46,2 s, und das Ergebnis ist eine signierte CSV mit einem Hash pro Kachel.
Lassen Sie ein Schnittbild auf einer Labor-Workstation durch die Pipeline mit 3 Knoten laufen und vergleichen Sie es mit Ihrem Notebook.
ein SchnittbildGanzschnitt-Pathologie, vollständig lokal. Schritt für Schritt.
Ein Gigapixel-Schnittbild wird Kachel für Kachel gelesen; leeres Glas wird übersprungen, die Färbungen werden getrennt und Texturmerkmale berechnet – auf einer Maschine, ohne das Bild hochzuladen.
- Camelyon16-LeserPyramiden-TIFF
- GewebeerkennungGewebedetektor
- H&E-SeparationFarbseparation
- TexturmerkmaleMerkmalsextraktion
- Merkmals-CSV-ExportCSV-Ausgabe
wsi-read → Image.PyramidalTiff.Subscriber
tissue-detect → Health.TissueDetect
stain-deconv → Health.StainDeconv
features → Classification.Features
csv-out → CSV.Publisher- Camelyon16-LeserStreamt das Schnittbild in Batches zu 64 Kacheln, ohne die ganze Datei zu laden.
- GewebeerkennungÜberspringt leeres Glas über Schwellenwerte für Sättigung und Helligkeit je Kachel.
- H&E-SeparationTrennt Hämatoxylin- und Eosin-Färbung (Ruifrok-Johnston), damit sich Strukturen messen lassen.
- TexturmerkmaleBerechnet Texturmerkmale (GLCM und LBP) je Kachel.
- Merkmals-CSV-ExportSchreibt die Merkmalstabelle für einen Klassifikator oder die Statistik.
Ein echter Workflow aus unserer End-to-End-Testsuite; die Designer-Ansicht ist illustriert.
Das erhalten Sie. Ab dem ersten Pilotprojekt.
Einsatzfähige On-Prem-Klassifikation von Schnittpräparaten mit Nachvollziehbarkeit pro ROI
Neue Modelle validieren, ohne die Pipeline neu zu entwickeln
Warum Ihre Werkzeuge an Grenzen stoßen.
Viewer und KI der Hersteller sind geschlossen und werden pro Präparat abgerechnet
Cloud-Inferenz scheitert am Datenschutz
Forschungs-Notebooks lassen sich weder ausrollen noch signieren oder prüfen
- Einsatz klinischer KI
- DSGVO und Prüfung von KI-Herkunftsnachweisen bei Medizinprodukten
- Slide-Scanner füllen stetig wachsende Archive
Ihr Pilotprojekt. Drei Schritte.
Ihre Daten und Ihr Ziel
Sagen Sie uns, welche Daten Sie haben, wo sie liegen und welches Ergebnis Sie brauchen.
Ein klar abgegrenzter Pilot
Auf Ihren Daten und Ihrer Hardware, mit vorab festgehaltenem Erfolgsmaßstab.
Eine klare Entscheidung
Sie sehen das Ergebnis an diesem Maßstab – und behalten jeden Workflow und jeden Datensatz.
Verwandte Rollen in Forschung & Geodaten.
Forschungsinstrumente & Big-Science-Daten
Instrumentendaten. Antworten in Minuten.
Klima, Wetter, Geodaten & Erdbeobachtung
Von der Satellitenszene zur signierten Stadtkarte.
Testdaten aus Automotive & Mobilität
Testfahrt-Logs, schon in der Werkstatt gefiltert.
Medien- & Streaming-Analytik
Medien in Echtzeit, ohne verlorene Frames.
Zeigen Sie uns Ihr schwierigstes Datenproblem. Wir lösen es gemeinsam.
Ein kurzes Pilotprojekt mit Ihren Daten auf Ihrer Hardware. Was Erfolg bedeutet, legen wir vorher gemeinsam fest.