अपनी स्लाइड से पूछकर कोशिकाएँ गिनें और IHC स्कोर करें
खुली हुई इमेज के बारे में कोई सवाल लिखें, जैसे “इस क्षेत्र में कितने प्रतिशत न्यूक्लियाई Ki67-पॉज़िटिव हैं?” एक AI असिस्टेंट चरण तय करता है, और SlideScope आपके कंप्यूटर पर अपने ही गिनती, IHC स्कोरिंग और माप टूल चलाता है। जवाब की हर संख्या इन्हीं में से किसी टूल से आती है, उसे जाँचने के लिए साक्ष्य के साथ, और एक बटन के साथ जो चरणों को बिना AI के फिर से चलाता है। केवल रिसर्च उपयोग के लिए।
हर संख्या एक लोकल टूल सेNo images मोड: इमेज आपके कंप्यूटर पर ही रहती हैसाक्ष्य, दोबारा चलाना और एक्सपोर्ट
Ask Your Slide कैसे काम करता है
Windows या macOS पर SlideScope में इमेज खोलें: होल स्लाइड, कॉन्फ़ोकल स्टैक, फ़्लोरेसेंस इमेज या SlideScope से खुलने वाला कोई भी फ़ॉर्मैट।
सामान्य भाषा में पूछें। अगर सवाल किसी एक हिस्से के बारे में है, तो पहले क्षेत्र बनाएँ या उस फ़ील्ड पर ज़ूम करें। जवाब 14 भाषाओं में से किसी में भी मिल सकते हैं।
AI योजना बनाता है; काम लोकल टूल करते हैं। असिस्टेंट चरण चुनता है (न्यूक्लियाई गिनना, DAB स्कोर करना, किसी क्षेत्र को मापना, हॉटस्पॉट ढूँढना), और SlideScope हर चरण आपके कंप्यूटर पर चलाता है। आप इमेज पर हर क्रिया होते हुए देखते हैं, और हर एक को पूर्ववत किया जा सकता है।
जवाब को उसके साक्ष्य के साथ पढ़ें। जवाब उन सटीक व्यू का हवाला [R1], [R2] आदि के रूप में देता है जिनका उसने उपयोग किया: किसी पर क्लिक करें और उसी व्यू पर लौट जाएँ। Evidence हर चरण को पिक्सेल में उसके क्षेत्रफल, प्लेन, पैरामीटर और नतीजों के साथ सूचीबद्ध करता है, और जवाब दिखाता है कि क्या भेजा गया।
जाँचें, दोबारा चलाएँ और एक्सपोर्ट करें। Re-run without AI वही चरण लोकल रूप से फिर से गणना करता है और जाँचता है कि संख्याएँ बिल्कुल एक जैसी हैं। जवाब, विश्लेषण रिकॉर्ड और एक Methods पैराग्राफ़ एक्सपोर्ट करें, या स्केल बार वाला फ़िगर बनाएँ।
सार्वजनिक सैंपल इमेज (EPFL BrdU IHC, CC BY 4.0; czitools DAPI/GFP) पर SlideScope 1.23 में रिकॉर्ड किया गया 62 सेकंड का डेमो देखें। बिना आवाज़।
आप कौन-से सवाल पूछ सकते हैं, और उनका जवाब देने वाले टूल
Ask Your Slide SlideScope के अपने टूल के साथ काम करता है: न्यूक्लियाई, कोशिकाएँ या कण गिनना (InstanSeg डीप-लर्निंग सेगमेंटेशन या क्लासिकल विधि), DAB के लिए IHC स्कोरिंग, क्षेत्र के आँकड़े, कैलिब्रेटेड माप, चैनल सैचुरेशन के आँकड़े, हॉटस्पॉट खोजक, क्षेत्र की आउटलाइन, नोट्स और व्यू नियंत्रण। कुछ उदाहरण:
आप पूछते हैं
SlideScope कौन-से टूल चलाता है
आपको क्या मिलता है
“इस क्षेत्र में कितने प्रतिशत न्यूक्लियाई Ki67-पॉज़िटिव हैं?”
न्यूक्लियाई गिनना (InstanSeg), फिर DAB के लिए IHC स्कोरिंग
पॉज़िटिव प्रतिशत, गिने गए न्यूक्लियाई की संख्या के साथ, और इमेज पर आउटलाइन
“मेरे आउटलाइन किए गए क्षेत्र का H-score और Allred स्कोर बताइए।”
न्यूक्लियाई गिनना, QuPath-संगत परिभाषाओं के साथ IHC स्कोरिंग
उस क्षेत्र का H-score, Allred स्कोर और पॉज़िटिव प्रतिशत
“तीन सबसे घने हिस्से ढूँढें और हर एक में Ki67 स्कोर करें।”
हॉटस्पॉट खोजक, क्षेत्रों की आउटलाइन, हर क्षेत्र में गिनती और स्कोर
आउटलाइन किए गए तीन हॉटस्पॉट, हर एक के लिए प्रति mm² घनत्व, z-score और Ki67 प्रतिशत के साथ
“इस फ़ील्ड में कितनी कोशिकाएँ हैं, और वे कितनी बड़ी हैं?”
कोशिकाएँ गिनना (InstanSeg या क्लासिकल)
एक गिनती और ऑब्जेक्ट के क्षेत्रफल, CSV और GeoJSON के रूप में एक्सपोर्ट योग्य
“इन दो क्षेत्रों में DAPI घनत्व की तुलना करें।”
हर क्षेत्र के लिए क्षेत्र के आँकड़े और न्यूक्लियाई की गिनती
क्षेत्रफल, गिनती और प्रति mm² घनत्व, साथ-साथ
“यहाँ कौन-सा चैनल सबसे चमकीला है, और क्या कुछ सैचुरेटेड है?”
क्षेत्र के आँकड़े, चैनल सैचुरेशन के आँकड़े
हर चैनल की औसत तीव्रता और हर एक का सैचुरेटेड हिस्सा
“मुझे सबसे चमकीले GFP हिस्से पर ले चलें।”
GFP चैनल पर हॉटस्पॉट खोजक, फिर व्यू को वहाँ ले जाना
उस हिस्से पर ज़ूम किया गया व्यू, क्षेत्र की आउटलाइन के साथ
“इस क्षेत्र का क्षेत्रफल µm² में कितना है, और इसका कितना हिस्सा DAB-पॉज़िटिव है?”
कैलिब्रेटेड माप, क्षेत्र के आँकड़े
µm² में क्षेत्रफल और DAB-पॉज़िटिव क्षेत्रफल का प्रतिशत
“Z-प्लेन 12 पर जाएँ और न्यूक्लियाई गिनें।”
व्यू को ले जाना (Z), न्यूक्लियाई गिनना
उस प्लेन पर गिनती, और साक्ष्य में दर्ज प्लेन
“इन संख्याओं के साथ एक नोट जोड़ें।”
नोट जोड़ना
स्लाइड पर एक नोट जो इमेज के साथ रहता है
फ़िलहाल Ask Your Slide खुली हुई इमेज के बारे में जवाब देता है। कई इमेज में ट्रीटमेंट की तुलना करने के लिए SlideScope Plus में Experiments का उपयोग करें: हर इमेज पर एक ही गिनती रेसिपी, सही सांख्यिकीय टेस्ट के साथ तुलना। पूरे प्रयोग के बारे में पूछने की सुविधा बाद के लिए योजना में है।
हर संख्या एक टूल से आती है
सामान्य AI मॉडल किसी तस्वीर को देखकर ऑब्जेक्ट गिनने के लिए नहीं बनाए गए थे (Haase, ChatGPT for Image Analysis, 2024), इसलिए Ask Your Slide मॉडल को कभी कोई संख्या अनुमान से बताने नहीं देता। असिस्टेंट केवल यह तय करता है कि कौन-से टूल चलें; जवाब की हर गिनती, स्कोर, क्षेत्रफल और तीव्रता SlideScope आपके कंप्यूटर पर निकालता है, और आप हर एक को जाँच सकते हैं:
व्यू के हवाले। हर कथन उस व्यू की ओर इशारा करता है जहाँ से वह आया ([R1], [R2])। उस पर क्लिक करें और SlideScope ठीक उसी स्थिति, ज़ूम और प्लेन पर लौट आता है।
साक्ष्य। हर चरण, पिक्सेल में विश्लेषित क्षेत्रफल, प्लेन, इस्तेमाल किए गए पैरामीटर और नतीजों के साथ।
Re-run without AI। दर्ज किए गए चरणों को लोकल रूप से, बिना किसी AI के, फिर से गणना करता है और जाँचता है कि संख्याएँ बिल्कुल एक जैसी आती हैं।
क्या भेजा गया। जवाब ठीक-ठीक दिखाता है कि उस सवाल के लिए आपके कंप्यूटर से क्या बाहर गया।
दिखाई देने वाला और पूर्ववत करने योग्य। आउटलाइन, नोट्स और व्यू में बदलाव होते ही इमेज पर दिखते हैं, और हर एक को पूर्ववत किया जा सकता है।
चूहे की ड्यूओडेनम के BrdU IHC सेक्शन (EPFL, CC BY 4.0) पर SlideScope 1.23 में “यहाँ कितने % न्यूक्लियाई DAB-पॉज़िटिव हैं?” का Ask Your Slide से मिला असली जवाब (15.4%)। न्यूक्लियाई अपने DAB ग्रेड के अनुसार आउटलाइन किए गए हैं, जवाब अपने इस्तेमाल किए व्यू का हवाला [R1] के रूप में देता है, और साक्ष्य वह लोकल चरण दिखाता है जिससे हर संख्या निकली, साथ में Re-run without AI, Export और Make figure।
बनावट से ही निजी: ठीक-ठीक क्या भेजा जाता है
विश्लेषण आपके कंप्यूटर पर चलता है। चरणों की योजना बनाना और जवाब लिखना एक क्लाउड AI मॉडल करता है, और Ask Your Slide पैनल का एक स्विच, Send view images, तय करता है कि वह कभी कोई तस्वीर देखेगा या नहीं।
Send view images
क्लाउड AI को क्या भेजा जाता है
आपके कंप्यूटर से कभी क्या बाहर नहीं जाता
बंद (“No images”)
आपका सवाल, सीमित तकनीकी जानकारी (फ़ॉर्मैट, आयाम, चैनल, पिक्सेल आकार) और लोकल टूल द्वारा निकाली गई संख्याएँ
इमेज और फ़ाइल
चालू
वही सब, और साथ में वे व्यू जिन्हें AI देखता है, हर एक पहले आपकी स्क्रीन पर दिखाया जाता है, कम्प्रेस करके
फ़ाइल और इमेज का हर वह हिस्सा जिसे AI नहीं देखता
आपके सवाल और इमेज AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए इस्तेमाल नहीं किए जाते। CT और MRI जैसे मेडिकल स्कैन अस्वीकार किए जाते हैं। AI प्रदाता और पूरी शर्तें गोपनीयता सूचना में हैं, और डेटा हैंडलिंग पेज बताता है कि SlideScope का बाकी हिस्सा आपके कंप्यूटर पर क्या रखता है।
आपकी लैब नोटबुक, फ़िगर और Methods के लिए एक्सपोर्ट
answer.md: हवालों के साथ जवाब, लैब नोटबुक में पेस्ट करने के लिए तैयार।
analysis_record.json: चरणों, पैरामीटर और नतीजों का पूरा रिकॉर्ड, वही रिकॉर्ड जिसका उपयोग Re-run without AI करता है।
Methods टेक्स्ट: क्या मापा गया और कैसे, इसका एक पैराग्राफ़, जिसे पांडुलिपि के लिए ढाला जा सकता है।
Quantify आउटपुट: CSV के रूप में ऑब्जेक्ट तालिका, GeoJSON के रूप में आउटलाइन (ये QuPath में खुलती हैं), मास्क और एक एनोटेटेड इमेज।
Make figure: कैलिब्रेटेड स्केल बार के साथ व्यू का एक फ़िगर।
QUAREP-LiMi समुदाय की रिपोर्टिंग चेकलिस्ट लेखकों से इमेज-विश्लेषण वर्कफ़्लो और स्केल बार जैसी फ़िगर की जानकारी दर्ज करने को कहती हैं (Schmied et al., Nature Methods 2023)। रिकॉर्ड और Methods टेक्स्ट आपको दर्ज करने लायक पैरामीटर देते हैं।
स्वचालित Ki67 और IHC स्कोरिंग कितनी सटीक है?
आँख से Ki67 स्कोर करने के नतीजे दोहराना मुश्किल है, और यही किसी टूल से गिनती करवाने की मुख्य वजह है:
जब International Ki67 in Breast Cancer Working Group ने वही 30 ब्रेस्ट कैंसर 12 देशों के 23 पैथोलॉजिस्ट को भेजे, तो सहमति (ICC) ग्लोबल गिनती विधि से 0.87 और हॉट-स्पॉट स्कोरिंग से 0.83 रही, जो अध्ययन के सफलता मानदंड पर खरी नहीं उतरी। पढ़ने वालों ने किसी स्लाइड पर हमेशा एक ही हॉट-स्पॉट नहीं चुना (Leung et al., Histopathology 2019)।
57 Ki-67 स्लाइड स्कोर करने वाले छह सबस्पेशलाइज़्ड ब्रेस्ट पैथोलॉजिस्ट 20% कट-ऑफ़ पर केवल मध्यम सहमति तक पहुँचे (दो राउंड में गुणांक 0.44 और 0.48), और लेखकों ने निष्कर्ष निकाला कि इसे सुधारने के लिए डिजिटल इमेज विश्लेषण ज़रूरी है (Ai et al., Breast Cancer Research and Treatment 2024)।
डिजिटल इमेज विश्लेषण ज़्यादा सुसंगत है: वर्किंग ग्रुप की गाइडलाइन का पालन करते हुए चार पैथोलॉजिस्ट द्वारा स्वतंत्र रूप से बनाए गए चार QuPath एल्गोरिदम 157 ER-पॉज़िटिव ब्रेस्ट कैंसर पर एक संदर्भ एल्गोरिदम से 0.938 के ICC पर सहमत रहे (Boyaci et al., Biomolecules 2021)।
ये अध्ययन सामान्य रूप से मैनुअल और स्वचालित Ki67 स्कोरिंग का वर्णन करते हैं; इनमें SlideScope का परीक्षण नहीं हुआ। SlideScope की IHC स्कोरिंग QuPath की परिभाषाओं का पालन करती है (1+, 2+ और 3+ के लिए 0.2, 0.4 और 0.6 के DAB ऑप्टिकल-डेंसिटी कट-ऑफ़), और इसकी लोकल क्वांटिफ़िकेशन को उन्हीं स्लाइड पर QuPath 0.7.0 से मिलाकर जाँचा गया। हॉटस्पॉट खोजक z-score के साथ ऑब्जेक्ट घनत्व की गणना है, कोई आकलन नहीं, इसलिए वही क्षेत्र और सेटिंग्स हमेशा वही हॉटस्पॉट देते हैं।
किसी जवाब की जाँच कैसे करें
इमेज पर आउटलाइन देखें: छूटे हुए न्यूक्लियाई, आपस में जुड़े पड़ोसी और स्टेन हुआ मलबा एक नज़र में दिख जाते हैं।
ठीक उसी व्यू पर लौटने के लिए [R1] पर क्लिक करें, ज़ूम करें, और एक छोटे फ़ील्ड को हाथ से गिनकर बताई गई संख्या से मिलाएँ।
Evidence खोलें और पक्का करें कि प्लेन, क्षेत्र का क्षेत्रफल और पैरामीटर वही हैं जो आप चाहते थे।
तीव्रता पर भरोसा करने से पहले सैचुरेशन जाँचें: उसी क्षेत्र में पूछें कि कौन-से चैनल सैचुरेटेड हैं।
Re-run without AI दबाएँ और विश्लेषण रिकॉर्ड को अपने डेटा के साथ रखें।
Ask Your Slide, सामान्य चैटबॉट, स्क्रिप्टिंग या एंटरप्राइज़ कोपायलट
Ask Your Slide
किसी सामान्य चैटबॉट पर इमेज अपलोड करना
QuPath या Fiji स्क्रिप्ट लिखना
एंटरप्राइज़ पैथोलॉजी कोपायलट
संख्याएँ कहाँ से आती हैं
SlideScope के लोकल टूल, दिखाए गए पैरामीटर के साथ
मॉडल, या चैट के दौरान उसका लिखा कोड
आपकी स्क्रिप्ट, जिसे QuPath या Fiji चलाता है
वेंडर के मॉडल, उसके प्लैटफ़ॉर्म पर
इमेज कहाँ जाती है
No images मोड में आपके कंप्यूटर पर ही रहती है; वरना कम्प्रेस किए गए व्यू, जिन्हें आप पहले देखते हैं
चैटबॉट के सर्वर पर अपलोड होती है
आपके कंप्यूटर पर ही रहती है
वेंडर के प्लैटफ़ॉर्म पर रखी जाती है
नतीजे की जाँच और उसे दोहराना
हर चरण का साक्ष्य; Re-run without AI जाँचता है कि संख्याएँ बिल्कुल एक जैसी हैं
दोबारा पूछने पर अलग जवाब मिल सकता है
दोहराया जा सकता है, अगर आप स्क्रिप्ट और वर्ज़न सँभालकर रखें
प्लैटफ़ॉर्म पर निर्भर
सेटअप
SlideScope इंस्टॉल करें और पूछें
कोई नहीं, लेकिन पहले ऐसी इमेज एक्सपोर्ट करनी होती है जिसे चैटबॉट पढ़ सके
स्क्रिप्टिंग API सीखना और कोड डीबग करना, उस कोड सहित जो कोई चैटबॉट आपके लिए लिखता है
संस्थागत अनुबंध और डिप्लॉयमेंट
होल स्लाइड और माइक्रोस्कोप फ़ॉर्मैट
CZI, ND2, SVS, NDPI, MRXS, OME-TIFF, DICOM और लगभग 39 फ़ॉर्मैट
आम तौर पर केवल सामान्य इमेज फ़ॉर्मैट
व्यापक, Bio-Formats और OpenSlide के ज़रिए
वे फ़ॉर्मैट जिन्हें प्लैटफ़ॉर्म स्वीकार करता है
किसके लिए सबसे अच्छा
बिना कोड के मानक गिनती, IHC स्कोर और क्षेत्र की संख्याएँ, दिखाने लायक रिकॉर्ड के साथ
Ask Your Slide उन इमेज पर काम करता है जिन्हें SlideScope खोलता है: CZI, ND2, SVS, NDPI, MRXS, OME-TIFF, DICOM होल स्लाइड इमेज और कुल मिलाकर लगभग 39 फ़ॉर्मैट, ब्राइटफ़ील्ड होल स्लाइड से लेकर Z, समय और सीन वाले मल्टीचैनल फ़्लोरेसेंस तक। पूरी सूची फ़ाइल संगतता पेज पर है। जवाब 14 भाषाओं में मिलते हैं, और ऐप का इंटरफ़ेस 10 भाषाओं में है।
Ask Your Slide किसे मिलता है
Ask Your Slide, Windows और macOS पर SlideScope के संस्करण 1.23.0 से उसका हिस्सा है। यह पेड SlideScope प्लान में उचित उपयोग की AI सीमाओं के भीतर शामिल है; Plus प्लान में सीमाएँ ज़्यादा हैं। किसी प्रयोग में ट्रीटमेंट की तुलना आज SlideScope Plus में Experiments के ज़रिए होती है; पूरे प्रयोग के बारे में पूछने की सुविधा बाद के लिए योजना में है। मुफ़्त SlideScope खाते से आप मुफ़्त सैंपल स्लाइड पर Ask Your Slide आज़मा सकते हैं, दिन में तीन सवाल; अपनी इमेज के बारे में पूछने के लिए सदस्यता चाहिए। मौजूदा कीमतें प्लान पेज पर हैं।
Ask Your Slide के बारे में सवाल
क्या ChatGPT माइक्रोस्कोपी इमेज में कोशिकाएँ गिन सकता है?
अपने दम पर भरोसेमंद ढंग से नहीं। कोई सामान्य चैटबॉट आपकी अपलोड की गई तस्वीर से जवाब देता है, या उस चैट में लिखे कोड से, इसलिए विधि एक चैट से दूसरी चैट में बदल सकती है, और स्क्रीनशॉट में पिक्सेल आकार नहीं होता। इमेज विश्लेषण के लिए चैटबॉट पर 2024 की एक वर्कशॉप प्रस्तुति बताती है कि लैंग्वेज मॉडल इमेज में ऑब्जेक्ट गिनने के लिए नहीं बनाए गए थे। Ask Your Slide अलग तरह से काम करता है: AI केवल चरणों की योजना बनाता है, हर संख्या आपके कंप्यूटर पर SlideScope के अपने गिनती टूल निकालते हैं, और Re-run without AI उनकी फिर से गणना करता है।
क्या मेरी इमेज क्लाउड पर भेजी जाती हैं?
Send view images बंद (No images) होने पर नहीं: इमेज कभी आपके कंप्यूटर से बाहर नहीं जाती, और क्लाउड AI को केवल आपका सवाल, सीमित तकनीकी जानकारी (फ़ॉर्मैट, आयाम, चैनल, पिक्सेल आकार) और निकाली गई संख्याएँ भेजी जाती हैं। स्विच चालू होने पर वे व्यू भी कम्प्रेस करके भेजे जाते हैं जिन्हें AI देखता है, और हर एक पहले आपकी स्क्रीन पर दिखाया जाता है। आपका डेटा AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए इस्तेमाल नहीं होता।
क्या Ask Your Slide निदान का टूल है?
नहीं। Ask Your Slide केवल रिसर्च उपयोग के लिए है और यह मेडिकल निदान नहीं है। यह CT और MRI जैसे मेडिकल स्कैन स्वीकार नहीं करता, और इसके जवाब माप बताते हैं, निदान या ग्रेड नहीं।
मैनुअल स्कोरिंग की तुलना में स्वचालित Ki67 स्कोरिंग कितनी सटीक है?
मैनुअल Ki67 स्कोरिंग पढ़ने वालों के बीच बदलती है: एक अंतरराष्ट्रीय अध्ययन में 23 पैथोलॉजिस्ट ग्लोबल स्कोरिंग से 0.87 और हॉट-स्पॉट स्कोरिंग से 0.83 के ICC तक पहुँचे। डिजिटल इमेज विश्लेषण ज़्यादा सुसंगत है: स्वतंत्र रूप से बनाए गए चार QuPath एल्गोरिदम एक संदर्भ से 0.938 के ICC पर सहमत रहे। स्वचालित गिनती की भी जाँच ज़रूरी है, इसलिए आउटलाइन देखें, किसी छोटे फ़ील्ड को हाथ से गिनकर मिलाएँ, और साक्ष्य का रिकॉर्ड रखें।
क्या Ask Your Slide मुफ़्त Ki67 स्कोरिंग ऐप है?
नहीं। Ask Your Slide पेड SlideScope प्लान में उचित उपयोग की AI सीमाओं के भीतर शामिल है, और Plus में सीमाएँ ज़्यादा हैं। मुफ़्त खाते से आप बिल्ट-इन सैंपल स्लाइड के बारे में दिन में तीन सवाल पूछ सकते हैं, जिन पर हर लोकल टूल भी उपलब्ध है, और मौजूदा कीमतें प्लान पेज पर हैं।
क्या मैं नतीजे को दोबारा चला या एक्सपोर्ट कर सकता हूँ?
हाँ। Re-run without AI दर्ज किए गए चरणों को आपके कंप्यूटर पर फिर से गणना करता है और जाँचता है कि संख्याएँ बिल्कुल एक जैसी हैं। Export, answer.md, analysis_record.json और एक Methods पैराग्राफ़ सेव करता है, साथ में ऑब्जेक्ट CSV, GeoJSON आउटलाइन, मास्क और एक एनोटेटेड इमेज, और Make figure स्केल बार जोड़ता है।
यह किन फ़ाइल फ़ॉर्मैट पर काम करता है?
उन फ़ॉर्मैट पर जिन्हें SlideScope खोलता है: CZI, ND2, SVS, NDPI, MRXS, OME-TIFF, DICOM होल स्लाइड इमेज और कुल मिलाकर लगभग 39 फ़ॉर्मैट। CT और MRI जैसे मेडिकल स्कैन अस्वीकार किए जाते हैं।
यह QuPath या ImageJ से कैसे अलग है?
QuPath और ImageJ मुफ़्त, स्क्रिप्ट योग्य, और कस्टम पाइपलाइन व प्रशिक्षित क्लासिफ़ायर के लिए सही टूल हैं। Ask Your Slide मानक सवालों (गिनती, पॉज़िटिव प्रतिशत, H-score, Allred, क्षेत्र के आँकड़े, हॉटस्पॉट) के लिए है, बिना स्क्रिप्ट लिखे, उसी व्यूअर के अंदर जहाँ इमेज पहले से खुली है। इसकी IHC स्कोरिंग QuPath-संगत परिभाषाओं का उपयोग करती है, और इसकी GeoJSON आउटलाइन QuPath में खुलती हैं।
क्या Ask Your Slide ऑफ़लाइन काम करता है?
पूछने के लिए इंटरनेट कनेक्शन चाहिए, क्योंकि चरणों की योजना और जवाब एक क्लाउड AI बनाता है। गिनती, स्कोरिंग और माप खुद आपके कंप्यूटर पर चलते हैं।
क्या मैं पूरे प्रयोग के बारे में पूछ सकता हूँ?
पूछकर अभी नहीं: Ask Your Slide खुली हुई इमेज के बारे में जवाब देता है। आज कई इमेज में ट्रीटमेंट की तुलना करने के लिए SlideScope Plus में Experiments का उपयोग करें, जो हर इमेज पर एक ही गिनती रेसिपी चलाता है और सही सांख्यिकीय टेस्ट से ट्रीटमेंट की तुलना करता है। पूरे प्रयोग के बारे में सवाल पूछने की सुविधा बाद में Plus के लिए योजना में है।
किसके लिए सबसे उपयुक्त: रिसर्चर, कोर फ़ैसिलिटी और छात्र, जिन्हें माइक्रोस्कोपी और स्लाइड इमेज से बिना स्क्रिप्ट लिखे मानक गिनती, Ki67 या IHC स्कोर और क्षेत्र के माप चाहिए, दिखाने लायक रिकॉर्ड के साथ।
मुख्य ख़ूबियाँ: हर संख्या एक लोकल टूल से, ठीक उसी व्यू तक ले जाने वाले हवाले, Re-run without AI, No images मोड, नोटबुक और Methods के लिए एक्सपोर्ट, लगभग 39 फ़ॉर्मैट और जवाबों की 14 भाषाएँ।
महत्वपूर्ण सीमा: केवल रिसर्च उपयोग, निदान नहीं; यह खुली हुई इमेज के बारे में जवाब देता है, और पूछने के लिए इंटरनेट कनेक्शन चाहिए।
अंतिम समीक्षा: 6 नवंबर 2026।
अपनी स्लाइड से पूछें
SlideScope डाउनलोड करें, मुफ़्त सैंपल लाइब्रेरी देखें, और संस्करण 1.23.0 से अपनी इमेज पर Ask Your Slide का उपयोग करने के लिए सदस्यता लें (PayPal या कार्ड, शुल्क सदस्यता लेते ही लिया जाता है, अपने खाते से कभी भी रद्द करें)।
![DAB-स्टेन किए गए सेक्शन पर SlideScope Ask Your Slide का जवाब: 577 में से 15.4% न्यूक्लियाई DAB-पॉज़िटिव, H-score 20.1, Allred 4, प्रति वर्ग मिलीमीटर 910 पॉज़िटिव न्यूक्लियाई, [R1] हवाले के साथ, इमेज पर स्कोर किए गए न्यूक्लियाई की आउटलाइन, और लोकल quantify चरण दिखाता साक्ष्य, Re-run without AI, Export और Make figure के लिंक के साथ।](/assets/product-ask-your-slide.webp)