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Accès ouvert déclaré 2024 conference-paper

A Human-AI Collaborative System to Support Mitosis Assessment in Pathology

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4Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

This demo presents a human-AI collaborative system to assist pathologists in examining the pathological pattern of mitosis, a critical factor in tumor diagnosis. Traditionally, pathologists face challenges in assessing mitoses due to the task’s inherent complexity. The demonstrated system aims to address the problem by designing an enhanced human-artificial intelligence workflow. Firstly, it can guide a pathologist user to regions of interest that have flexible morphologies. Then, inside each region of interest, the system highlights each AI-detected mitosis event along with enriched forms of explainable AI evidence. The system can potentially improve the efficiency and correctness of pathologists’ mitosis assessment by enabling them to leverage the power of AI while retaining their clinical expertise and judgment.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
A Human-AI Collaborative System to Support Mitosis Assessment in Pathology
Date Crossref
18/03/2024
Éditeur
ACM
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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