医学影像

基于深度学习的图像分析有助于自动化搜索生物异常

医学成像分析传统上需要人类检查员的灵活性以及对非结构化场景进行定性决策的能力。由于令人困惑的背景或图像质量问题，它可能会耗时，并且难以为精确定位感兴趣的对象或感兴趣区域。自动化系统必须成功识别感兴趣区域，同时忽略无关的功能。今天，基于深度学习的图像分析可以自动搜索放射X射线，超声波和NMR中的生物异常。

无论是针对特定的异常还是与身体正常外观的任何偏差，康科克深层学习都将人类检查员与计算机系统的速度和稳健性相结合的灵活性。位置工具识别感兴趣的区域（例如，某些器官），尽管通过学习该地区的显着特征，背景令人困惑和对比鲜明对比。缺陷检测工具基于在一组样本图像上的训练的训练中开发器官正常外观的参考模型，以及特定类型的异常类型。任何从目标区域的正常生理学中逐渐达到的异常，被标记为专家放射科医师的CAD计算机辅助诊断的缺陷。