論文の概要: QuST: QuPath Extension for Integrative Whole Slide Image and Spatial Transcriptomics Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01613v3
- Date: Fri, 15 Nov 2024 05:50:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-18 18:55:21.062477
- Title: QuST: QuPath Extension for Integrative Whole Slide Image and Spatial Transcriptomics Analysis
- Title(参考訳): QuST: QuPath Extension for Integrative Whole Slide Image and Space Transcriptomics Analysis
- Authors: Chao-Hui Huang, Sara Lichtarge, Diane Fernandez,
- Abstract要約: デジタル病理学におけるAIの統合は、病気の理解を深める大きな可能性を秘めている。
本稿では,WSIとSTのギャップを埋めるツールQuSTを紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
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- Abstract: The integration of AI in digital pathology, particularly in whole slide image (WSI) and spatial transcriptomics (ST) analysis, holds immense potential for enhancing our understanding of diseases. Despite challenges such as training pattern preparation and resolution disparities, the convergence of these technologies can unlock new insights. We introduce QuST, a tool that bridges the gap between WSI and ST, underscoring the transformative power of this integrated approach in disease biology.
- Abstract(参考訳): デジタル病理学におけるAIの統合、特に全スライド画像(WSI)と空間転写学(ST)分析は、病気の理解を深める大きな可能性を秘めている。
トレーニングパターンの準備や解像度の格差といった課題にもかかわらず、これらの技術の収束は新たな洞察を解き放つことができる。
本稿では,WSIとSTのギャップを埋めるツールQuSTを紹介する。
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