x射线异常分割与缺陷检测

基于深度学习的工具有助于检测和分割x射线图像中的异常

由In-Sight ViDi基于深度学习的视觉软件驱动

基于深度学习的工业图像分析的图形编程环境

搜索放射X射线，超声波和NMR中的生物异常传统上是人类检查员的灵活性。如今，基于深度的基于学习的缺陷检测和分割工具可以快速准确地帮助识别医学图像中的异常。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。

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缺陷检测工具可用于检查医学x射线图像或通过了解物体的正常外观，包括其显著但可容忍的变化，检测超声图像上的缺陷。缺陷检测工具基于对一组样本图像的训练，开发出一个器官正常外观的参考模型，以及特定类型的异常。任何偏离目标区域正常生理的异常都被标记为缺陷，由放射科专家进行CAD计算机辅助诊断。