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WBC Smart Lab

Name: WBC Smart Lab
Availability: InStock
Rating: 1 (1 reviews)

98% AI 정확도, 햅틱 지원 디지털 계수기, 실험실 전문가 및 학생을 위한 대화형 교육으로 현미경 워크플로우를 향상시키세요.

주요 수치

다운로드

500

사용자 평점

1.0/5

총 평가 수

개발사

Pipat Luengnaruemitchai

카테고리

Medical

지원 언어

최신 버전

1.0

크기

94.9 MB

출시일

2025년 7월 31일

기능

정밀도로 모든 차동 계산 마스터하기

실험실 워크플로우를 간소화하고 진단 기술을 연마하도록 설계된 의료 실험실 전문가 및 학생을 위한 최고의 디지털 동반자입니다.

즉각적인 AI 분류

현미경을 통해 직접 세포 이미지를 캡처하여 AI 기반의 즉각적인 2차 의견을 얻고 발견 사항을 확인하세요.

스마트 디지털 계수기

햅틱 지원 디지털 계수기로 수동 계산을 대체하고 세포 비율을 자동으로 계산하며 세션 데이터를 저장합니다.

다음 스크린샷과 설명은 앱의 공식 스토어 목록에서 직접 가져온 것이며 앱 개발자의 자산입니다.

앱 스토어

스크린샷

WBC Smart Lab - WBC Smart Lab 앱 인터페이스, 백혈구의 AI 분류를 밴드 형태 호중구로 표시 — WBC Smart Lab 앱 인터페이스, 백혈구의 AI 분류를 밴드 형태 호중구로 표시

WBC Smart Lab - WBC Smart Lab 세포 계수기 인터페이스, 다양한 백혈구 범주 표시 — WBC Smart Lab 세포 계수기 인터페이스, 다양한 백혈구 범주 표시

WBC Smart Lab - WBC Smart Lab 연습 모드 인터페이스, 현미경 이미지와 객관식 옵션이 있는 백혈구 식별 퀴즈 표시 — WBC Smart Lab 연습 모드 인터페이스, 현미경 이미지와 객관식 옵션이 있는 백혈구 식별 퀴즈 표시

WBC Smart Lab - WBC Smart Lab 화면, 백혈구 종류, 개수 및 백분율이 포함된 표 표시 — WBC Smart Lab 화면, 백혈구 종류, 개수 및 백분율이 포함된 표 표시

WBC Smart Lab - WBC Smart Lab 앱의 백혈구 분류기 인터페이스, AI 분석을 위한 사진 촬영 또는 선택 옵션 표시 — WBC Smart Lab 앱의 백혈구 분류기 인터페이스, AI 분석을 위한 사진 촬영 또는 선택 옵션 표시

설명

Everything white blood cell-related. Key features: AI-Powered White Blood Cell Classifier: Snap a photo directly through your microscope and the AI model will classify the white blood cell type. Save time, improve consistency, and get another opinion. 98% accuracy with our test set, may vary depending on lighting & microscope. Keep in mind that this should be used to aid, not make, your decision. WBC Counter: A user-friendly cell type counter for educational, lab and clinical use. Increment&decrement, haptics/vibration, save data, custom classes, and automatically calculate ratios. Interactive Training Mode: Practice identifying white blood cell type with high quality labeled sample images. Get immediate feedback and performance report, perfect for exam prep or training. For instructors: contact me at knotgavin[at]gmail[dot]com to get an institutional account in order to assign and track student's performance. Contact me at knotgavin[at]gmail[dot]com to provide feedback/suggestions! I'll try to constantly improve the model as more real world data is available. Thanks to the Faculty of Allied Health Sciences, Chulalongkorn University for the dataset and support!