Искусственный интеллект и СППВР
Эффективное внедрение и использование ИИ в здравоохранении повышает точность диагностики и улучшает жизнь пациентов с различными заболеваниями. Автоматическое распознавание патологий по снимкам КТ, МРТ, рентгена. СППВР основанные на анамнезе пациента и результатах исследований.
Анализ легких
Модуль автоматической оценки тяжести поражения органов дыхательной системы
Автоматизированная обработка исследований легких, выполненных методом компьютерной томографии, с целью оценки тяжести поражения легких при пневмонии, вызванной в том числе новой короновирусной инфекцией COVID-19. Оценивается объем легких, поражений, формируется структурированный отчет, содержащий количественную информацию и процентное соотношение.
Разметка и расчет объемов легочных узелковых новообразований с помощью встроенных инструментов Расчет узелка и Умная кисть. Функционал для загрузки предыдущих исследований пациентов для сравнения и количественной оценки параметров изменений.
- Автоматическое построение сегментаций легких и поражений. Автоматическая классификация патологий на категории: матовое стекло, консолидация.
- Автоматический поиск поражений внутри маски легких, выполненной с помощью других модулей, а также в любом заданном объеме.
- Автоматический расчет объема легких и поражений, расчет процента поражений.
- Построение серии изображений, ограниченной маской легких для удобного просмотра легких и поражений в режиме объемной визуализации.
- Возможность разметки и сегментации легочных узелковых новообразований, сравнения исследований, количественной оценки параметров изменений.
- Формирование структурированного отчета с результатами оценки тяжести поражения легких.
Узелковые образования
СППВР для поиска узелковых образований органов дыхательной системы
Использование массовых лучевых исследований компьютерной томографии органов грудной клетки, с целью ранней диагностики онкологических и неонкологических заболеваний органов дыхательной системы.
Комплекс программного обеспечения осуществляет поиск и проводит количественную оценку узелковых образований в легких с точностью, достоверностью и эффективностью на основе анализа исследований компьютерной томографии органов грудной клетки.
Автоматизация процесса поиска образований в легких помогает клиническому специалисту сократить время анализа исследований, выполнить измерения, сравнить исследования одного пациента, выполненные в разное время.
Маммография
Модуль анализа маммографии с автоматическим поиском образований
Автоматизированная обработка цифровых маммографических исследований с целью классификации молочных желез по плотности с учетом соотношения жировой и железистой ткани для последующей диагностики, обнаружения новообразований, отложений кальция, лимфатических узлов, формирование структурированного отчета с результатами анализа снимка.
- Определение типа структуры молочной железы по ACR.
- Обнаружение новообразований и классификация их на категории: злокачественное, доброкачественное, неопределенное.
- Обнаружение отложений кальция.
- Обнаружение лимфатических узлов.
- Настройка видимости результатов анализа, разметки.
- Формирование структурированного отчета с результатами анализа снимка.
- Формирование файла с результатом анализа, содержащего исходный снимок, наложенную на него графическую разметку и описание найденных образований.
- Функционал для корректировки и дополнения результата анализа снимка и сохранения измененных данных.
- Дополнительное окно для просмотра снимков пациента в специальной раскладке.
галерея
Контакты
443041 г. Самара, ул. Льва Толстого, 115