SlideChat是一款由上海AI實驗室、廈門大學與華東師范大學等機構聯合研發的創新視覺語言助手，專為理解千兆像素級別的全切片圖像而設計。它不僅可以生成詳細的圖像描述，還能夠針對各種病理場景提供具有上下文關聯的復雜指令響應。SlideChat在顯微鏡檢查和診斷等多個臨床任務中表現出色，擁有廣泛的應用潛力。

SlideChat是什么

SlideChat是首個能夠處理千兆像素級全切片圖像的視覺語言助手，由上海AI實驗室、廈門大學和華東師范大學等機構聯合推出。該產品具備生成詳盡圖像描述的能力，能夠在多樣化的病理場景中提供上下文相關的復雜指令響應。通過基于大規模多模態指令數據集SlideInstruction及評估基準SlideBench的訓練，SlideChat在顯微鏡檢查和診斷等眾多臨床任務中展現出了卓越的性能。

SlideChat的主要功能

• 全切片圖像分析：能夠處理和理解高達千兆像素的全切片病理圖像，提供深度分析。
• 多模態交互能力：支持與用戶進行多模態對話，能夠理解自然語言指令并結合視覺信息提供準確響應。
• 復雜指令執行：可以響應并執行與病理學相關的復雜視覺查詢指令。
• 涵蓋多種臨床任務：在多種臨床環境下，如顯微鏡檢查和診斷，表現出卓越的性能，覆蓋21種不同的臨床任務。

SlideChat的技術原理

• 圖像分割技術：將全切片圖像分割成224×224像素的小塊，方便進行計算和處理。
• 局部特征編碼：通過局部編碼器將每個圖像塊轉換為視覺嵌入，以捕捉局部特征。
• 全局上下文編碼：利用幻燈片級編碼器處理局部編碼器的輸出，生成包含全局上下文信息的嵌入。
• 多模態特征映射：通過多模態投影器將視覺特征映射到與大型語言模型（LLM）對齊的統一空間。
• 雙階段訓練策略：
  • 跨域特征對齊：在第一階段，模型學習將LLM的詞嵌入與從WSI提取得到的視覺特征進行對齊。
  • 視覺指令響應學習：在第二階段，模型學習如何準確響應特定于WSI的領域問題。

SlideChat的項目地址

• 項目官網：uni-medical.github.io/SlideChat.github.io
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/datasets/General-Medical-AI/SlideBench
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2410.11761

SlideChat的應用場景

• 病理診斷支持：為病理學家提供全切片圖像的分析與解讀，輔助診斷如癌癥等復雜疾病。
• 醫學教育與培訓：作為教學工具，幫助學生和住院醫師提升病理切片解讀能力，增強診斷技能。
• 科研與開發：研究人員可利用該工具探索新的生物標志物，進行疾病分類和預后分析。
• 臨床決策支持：集成至臨床工作流程中，實時提供病理分析，輔助醫生做出更優的治療決策。
• 質量控制與標準化：在病理實驗室中確保診斷的一致性與準確性，借助自動化分析降低人為錯誤。

常見問題

Q: SlideChat能處理哪些類型的圖像？
A: SlideChat專門設計用于理解和分析千兆像素級別的全切片病理圖像。

Q: SlideChat的主要用戶群體是誰？
A: 主要用戶包括病理學家、醫學教育者和研究人員。

Q: SlideChat如何提高病理診斷的準確性？
A: 通過提供深入的圖像分析和實時的病理反饋，SlideChat能夠輔助醫生做出更準確的診斷。