医療用画像処理

生物学的異常の検索の自動化を実現するディープラーニングベースの画像分析

従来の医療用画像分析では,検査官の柔軟性と規則性のないものを判断する能力が必要でした。これは時間がかかる作業であると共に,曖昧な背景や画像の品質などの課題により,対象物や対象領域を正確に特定するのが困難でした。自動システムでは,無関係な特徴を無視しながら,対象領域を正しく識別する必要があります。現在、ディープラーニングベースの画像分析は,レントゲン,超音波,NMRによる生物学的異常の検索を自動化できます。

身体の正常な外観から特定の异常または违いを探す场合，康耐视深学习は，検查官の柔软性とコンピューターシステムの速さと确実さを组み合わせることができます。位置决めツールは，背景が纷らわしくコントラストが乏しい场合でも，そのエリア独自の特徴を学习させることで，关心领域（特定の臓器など）を识别します。欠陥検出ツールは，臓器の正常な外観と特殊な异常をサンプル画像セットでトレーニングすることでそれらの参照モデルを作成します。対象领域における正常な生理机能から逸脱する异常は，放射线専门家によるCADコンピュータ支援诊断で欠陥としてフラグ付けされます。