X射线器官本地化和识别

康耐视的深度学习定位在X射线感兴趣的区域，尽管视觉混乱和对比不佳的背景

由In-Sighti提供支持的基于深度学习的视觉软件

基于深度学习的工业图像分析的图形编程环境

由于背景或其他图像质量问题令人困惑，诸如特定器官，例如特定器官，可以难以定位在X射线中的特定感兴趣区域。基于深度学习的图像分析结合了人类检查员的灵活性与计算机化系统的速度和稳健性来解决这一挑战。康康克斯深度学习位置工具能够通过学习该区域的区别特征来定位特定器官，同时忽略无关的功能。

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位置工具通过注释的图像学习发现复杂的功能和对象。训练位置的工具，你需要提供是在针对性强的特点被标记的图像。自学习算法，就能够对X射线图像或散装其他复杂的对象非常嘈杂的背景定位不同类型的器官或植入物。