我们的特色

拖拽式建模

拖拽式灵活建模,易上手,无需任何代码基础,自定义快速构建机器学习和统计分析模型,支持多组学多模态建模,一体化端到端地完成影像组学和临床分析实验

一体化端到端

端到端支持丰富的特征选择、机器学习库、生存分析和统计分析方法,覆盖全面,自动调参,评价指标完整,支持图表一键输出,满足研究者的高端需求

智能化分析

模型自动调参,自动生成数据描述、实验指标和可视化结果,一键导出原始数据,支持聚类分析、决策曲线、Delong分析、列线图、生存分析曲线等

科研项目导向

依据科研项目工作流程,实现项目全周期数据管理,原始数据可查,实验记录完整可追溯,数据加密存储,为科研项目保驾护航

选择我们的理由

专业服务

经验丰富的科研团队,支持多组学、多模态研究

在线客服服务

科研专家、AI技术专家在线咨询,快速解决科研问题

更懂科研

合作单位已发表European Radiology、JMRI、Human Brain Mapping等SCI论文20余篇

高效稳定

稳定高效的AI计算能力,模型快速部署自动调参

100+

课题研究

50+

科研合作机构

50+

科研生态

1200+

平台用户

客户反馈

达尔文科研平台的拖拽式建模大大缩短了我们课题中数据分析的时间,是项目高效完成的关键因素,尤其是它丰富的特征选择和机器学习分类器组件,对于影像组学科研十分方便,没有需要任何编程知识即可实现论文的模型。得益于达尔文科研平台的助力,我们的论文在6个月就完成了实验分析、论文写作和发表的整个流程!

客户反馈1
放射科医师

在我们对乳腺癌相关的影像分析课题中,除了达尔文灵活的建模功能,它的统计分析功能也十分方便,还有实验结果和图表自动生成太便捷了。AI医学影像科研就该如此,让我们医学生不需要浪费时间和精力在学习编程上,而是集中精力做专业的事。

客户反馈2
乳腺外科研究生

我们科室利用达尔文科研平台对超声影像的组学特征和患者临床信息进行了联合建模,也结合其他数据做了多组学、多模态的分析实验,课题的实验方案基本都可以在达尔文上实现,模型的验证和分析也很方便。

客户反馈3
超声科医生

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