CytopathCV: Piattaforma Open-Source Deep Learning per Analisi Immagini Citopatologiche Digitali

Cos'è CytopathCV?

CytopathCV è piattaforma software open-source, modulare progettata per riconoscimento e analisi immagini citologiche usando deep learning. Fornisce pipeline end-to-end su misura per sfide uniche citopatologia digitale.

Capacità Core

• Gestione dati & annotazione: Import, organizzazione, etichettatura whole-slide images (WSI) e regioni interesse (ROI) con strumenti collaborativi.
• Preprocessing & augmentation: Tiling, normalizzazione (colorazione, colore), rimozione artefatti, pipeline augmentation (rotazione, flip, deformazione elastica) per robustezza modello.
• Training, validazione, deployment modello: Supporta architetture custom (CNN, transformer, ibridi), transfer learning da ImageNet o modelli foundation patologia, tuning iperparametri, export ONNX/TensorRT per inferenza clinica.
• Valutazione & visualizzazione: Metriche (AUC, F1, matrici confusione), heatmap attenzione, quantificazione incertezza, overlay predizioni slide-level.

Filosofia Design

Flessibilità e riproducibilità. Ricercatori possono scambiare componenti (data loaders, funzioni loss, backbones) senza riscrivere intero workflow. Esperimenti configuration-driven (YAML) abilitano pipeline version-controlled, condivisibili.

Applicazioni

• Screening triage citologia cervicale (Pap test)
• FNA tiroide (classificazione Bethesda)
• Citologia urina, versamenti, bronciale
• Adattamento dominio across scanner, colorazioni, istituzioni

CytopathCV mira accelerare ricerca AI riproducibile in citopatologia e abbassare barriere traduzione clinica.