-
USCAP 2025’te Virasoft’un Yapay Zeka Destekli Patoloji Araştırmalarını Keşfedin!
Virasoft, USCAP 2025’te 4 farklı poster sunumu ile en yeni yapay zeka destekli patoloji araştırmalarını tanıtıyor. Bizi Boston Convention and Exhibition Center’daki poster oturumlarımızda ziyaret edin!
-
Virasoft, Yapay Zeka Destekli Çözümleriyle Romanya’da Küresel Yayılımını Sürdürüyor!
Virasoft, dijital ve yapay zeka destekli çözümlerini Pathoteam Diagnostic’te başarıyla uygulayarak tanı doğruluğunu, iş akışı verimliliğini ve iş birliğini artırdı. Bu ortaklık, patoloji uygulamalarını ileri teknolojiyle geliştirme yolunda önemli bir adımı temsil ediyor.
-
Virasoft’la Başarı Dolu Bir Yılı Geride Bırakırken, Geleceğe Umutla Bakıyoruz
İşte bize ilham veren ve önümüzdeki yıl da bizi motive etmeye devam edecek bazı anlar.
-
Virasoft ve Pathoteam Diagnostic, Romanya’da Yapay Zekâ Destekli Patolojiyi Yeniden Tanımlıyor
Virasoft ve Pathoteam Diagnostic, ileri düzey yapay zekâ çözümleriyle patolojide yeni standartlar belirlemek üzere güçlerini birleştirdi.
Bu iş birliği, Virasoft’un yenilikçi yapay zekâ destekli patoloji çözümlerini dünya genelindeki laboratuvarlara sunma misyonunda önemli bir dönüm noktasını temsil etmektedir. -
Virasoft’tan Yenilik: Smear Tanılarında Sinoptik Bethesda Raporlama ile Yeni Bir Dönem Başlıyor.
Smear Tanısında Yeni Bir Dönem: Bethesda Sinoptik Kontrol Listesi
Bu yenilik, smear raporlarını standartlaştırmak ve sitoloji tanılarında daha yüksek doğruluk sağlamak amacıyla tasarlanmıştır. -
USCAP’24’te Bize Katılın
USCAP 2024 için heyecanlıyız ve sizlerle orada buluşmayı sabırsızlıkla bekliyoruz. Sizleri Virasoft’un yapay zekâ destekli karar destek ürünlerinin yer aldığı 4 poster, 1 platform sunumuna katılmaya ve Stant No: 1049’a ziyarete davet ediyoruz.
-
Tubule-U-Net: Meme Kanseri Görüntülerinde Yeni Bir Veri Seti ve Derin Öğrenmeye Dayalı Tübül Segmentasyonu
Virasoft’un “Tubule-U-Net: A novel dataset and deep learning-based tubule segmentation framework in whole slide images of breast cancer“ (Tubule-U-Net: Meme kanseri tam slayt görüntülerinde yeni bir veri seti ve derin öğrenmeye dayalı tübül segmentasyon çerçevesi) başlıklı araştırma makalesi, Scientific Reports (Nature, 2023) dergisinde yayımlanmış ve yılın en çok indirilen 100 kanser araştırmasından biri olmuştur.
