픽셀은 내 컴퓨터에 남습니다
분할과 측정은 로컬에서 실행됩니다. 내려받는 것은 모델 가중치뿐이며, SlideScope는 불러오기 전에 SHA-256 다이제스트를 검증합니다. 이미지는 전혀 업로드되지 않으며, 미발표 데이터와 환자 유래 검체, 기관 심의에서는 바로 이 점이 결정적입니다.
로컬 정량은 지금 보고 있는 슬라이드를 그대로 숫자로 바꿉니다. 분할과 측정이 내 컴퓨터에서 실행되므로 미발표 이미지나 환자 유래 이미지가 기기를 떠나지 않으며, 결과는 이미지와 같은 창에 나타납니다.
분할과 측정은 로컬에서 실행됩니다. 내려받는 것은 모델 가중치뿐이며, SlideScope는 불러오기 전에 SHA-256 다이제스트를 검증합니다. 이미지는 전혀 업로드되지 않으며, 미발표 데이터와 환자 유래 검체, 기관 심의에서는 바로 이 점이 결정적입니다.
핵과 세포에는 검증된 InstanSeg 딥러닝 가중치를, 그 외에는 Otsu 자동 선택과 극성 판별, 평활화, 면적 범위를 갖춘 명시적인 고전 임계값 방식을 사용합니다. 어떤 엔진이 어떤 숫자를 냈는지 항상 알 수 있고, 방법 요약에도 기록됩니다.
모든 실행은 저장된 레시피로 기술됩니다. 대상 유형, 엔진, 채널, 임계값, 면적 한계, 마커 채널. 레시피를 다시 불러와 폴더를 재실행하면 동일한 분석 결과를 얻습니다. 내보낸 방법 요약은 논문 원고에 그대로 붙여 넣을 수 있게 작성됩니다.
이미지 전체를 정량하거나 선택한 영역만 정량합니다. 영역 단위로 작업하면 기가픽셀 슬라이드도 빠르게 유지되고, 분석도 실제로 관심 있는 조직에 집중됩니다.
핵, 세포, 입자 중에서 고릅니다. 핵과 세포는 InstanSeg, 나머지이거나 완전히 명시적인 규칙이 필요할 때는 고전 임계값 방식을 씁니다.
결과는 이미지 위에 오버레이로 표시됩니다. 객체 표를 훑고 이상치를 눌러 확인한 뒤, 분할이 잘못 읽은 것을 제외하세요. 확정 여부는 항상 사용자가 정합니다.
결과 묶음을 내보내거나, 설정을 레시피로 저장해 폴더 전체에 같은 분석을 한 번에 적용하고 통합 배치 요약을 받습니다.
아닙니다. 분할과 측정은 내 컴퓨터의 SlideScope 프로세스 안에서 실행됩니다. 네트워크 요청은 모델 가중치를 한 번 내려받는 것뿐이며, SlideScope는 어떤 코드를 불러오기 전에 아카이브와 모델 양쪽의 SHA-256 다이제스트를 검증합니다.
명시야든 형광이든 핵과 세포에는 InstanSeg를 쓰세요. 맞닿은 객체를 임계값 방식보다 훨씬 잘 분리합니다. 입자, 흔치 않은 염색, 또는 방법 섹션에 정확히 기술할 수 있는 규칙이 필요할 때는 고전 엔진을 쓰세요.
사용자의 품질 관리가 필요한 연구 결과로 다루세요. SlideScope가 분할을 편집 가능한 오버레이로 보여 주는 이유가 바로 확인하시라는 것이고, 각 숫자가 어떻게 산출됐는지 기술한 방법 요약도 함께 내보냅니다. 결과는 진단이나 임상적 판단 용도로 검증되지 않았습니다.
연구용으로만 사용하세요. 결과는 육안 품질 관리가 필요하며 진단이나 임상적 판단 용도로 검증되지 않았습니다.
14일 체험판은 로컬 정량과 폴더 일괄 실행을 포함한 전체 기능입니다. 연구실이 실제로 다루는 이미지로 시험해 보세요.