医学成像

深上优于图像分析有助于生物异常自动搜索

医学影像分析传统上需要人类的检查员的灵活性和能力做出定性决定非结构化场景。可能非常耗时,并且很难精确定位感兴趣的对象或区域由于混乱背景或者图像质量问题。自动化系统必须成功地识别该地区的利益而忽略无关的特性。今天,深上优于图像分析可以自动寻找生物异常放射x射线、超声波、核磁共振。

是否寻找一个特定的异常或偏离人体的正常外观,Cognex深度学习结合了人类检查员的灵活性和速度和计算机系统的鲁棒性。位置工具识别感兴趣的区域(如某一器官),尽管视觉混乱和对比度很差的背景下,通过学习这个领域的特点。缺陷检测工具开发一个参考模型的一个器官的正常外观,以及特定类型的异常,基于一组训练样本图像。任何异常离题的正常生理目标区域被标记作为CAD计算机辅助诊断缺陷由放射科医师的专家。