西安交大提出法医病理诊断AI模型SongCi，性能优于传统人工诊断

🧠 一、 产品介绍

SongCi（宋慈）模型由西安交通大学法医学院联合数学与统计学院、生命学院共同研发，并获司法部司法鉴定科学研究院技术支持。为纪念南宋法医学先驱宋慈而命名，该模型聚焦解决法医病理领域三大痛点：

• 🔍 传统诊断依赖主观经验导致结果差异大
• ⏳ 全切片病理分析耗时长达5-7小时/例
• 🧩 死后组织自溶腐败增加诊断难度

通过融合视觉图像分析与文本语义理解，SongCi实现了对9类尸检器官的精准病理诊断，相关成果发表于《Nature Communications》。

👥 二、 适用人群

⚙️ 三、 核心功能

1. 大词汇量病理诊断

• 技术原理：采用原型跨模态对比学习（Prototypical Cross-modal Contrastive Learning）
• 突破性：支持471种法医病理诊断类型，涵盖创伤、感染、中毒等9类器官病变
• 数据支撑：预训练使用1600万+高分辨率病理图像块及2228组图文配对数据
• 效果：诊断召回率达82.3%，比传统方法提升20%

2. 零样本泛化诊断

• 技术原理：基于门控注意力增强模块（Gated Attention Adapter）实现跨模态对齐
• 突破性：对未见过的新型病变诊断准确率超41.8%
• 案例：成功识别罕见肾上腺自溶合并隐性心肌病变

3. 自监督组织分割

• 技术原理：通过原型表示聚类自动生成组织语义掩码
• 突破性：无需人工标注完成全切片图像分割

• 精度对比：

  分割方法	心肌分割精度	脑组织分割精度
  传统聚类(H2T)	62.1%	58.7%
  SongCi原型分割	91.3%	89.6%

4. 多模态可解释分析

• 技术原理：跨模态注意力热力图可视化
• 突破性：同步标注病理图像关键区域与文本描述核心词
• 应用场景：司法鉴定报告中提供诊断依据可视化呈现

5. 病理图像生成

• 技术原理：基于原型的条件扩散模型（Prototype-Conditioned Diffusion）
• 突破性：生成高保真病理教学图像，如肺出血、肝脂肪变性等病变模拟

🛠️ 四、 工具使用技巧

技巧1：三级诊断加速策略

graph LR
A[输入大体关键描述] --> B(文本编码器提取关键词)
C[上传全切片图像] --> D(原型编码器生成组织掩码)
B & D --> E[门控注意力融合层]
E --> F{输出TOP3诊断方案}

技巧2：争议案例处理流程

1️⃣ 将存疑病理切片输入系统
2️⃣ 开启跨模态注意力可视化功能
3️⃣ 对比模型标注与人工诊断差异区域
4️⃣ 调用相似案例库进行对比验证

💡 西安法医中心实测：在32例争议尸检中，SongCi协助修正诊断结论7例

🌐 五、 访问地址

• 论文与技术详情：
  https://doi.org/10.1038/s41467-025-62060-x
• 合作接入通道：
  西安交通大学法医学院官网 → 科研合作 → SongCI项目备案

当显微镜遇见算法，当宋慈精神注入AI灵魂——这场法医病理学的智能变革，正在重新定义死亡真相的探寻方式。⚖️🔬 而你我，都是见证者。

数据更新至2025年8月7日 | 技术支持：西安交大生物医学实验中心