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Life Sciences

Medizinische Bildgebung

Deep-Learning-basierte Bildanalyse hilft bei der automatisierten Suche nach biologischen Anomalien

Medical Imaging

Die Analyse medizinischer Bildgebung erforderte bisher die Flexibilität eines menschlichen Prüfers und die Fähigkeit, qualitative Entscheidungen über eine nicht strukturierte Szene zu treffen. Die genaue Lokalisierung eines Objekts oder eines Zielbereichs kann entweder durch einen störenden Hintergrund oder problematische Bildqualitäten zeitaufwändig und schwierig sein. Ein automatisiertes System muss den Zielbereich erfolgreich identifizieren und dabei unerhebliche Merkmale ignorieren. Die Deep-Learning-basierte Bildanalyse kann heute die Suche nach biologischen Anomalien auf Röntgenaufnahmen, im Ultraschall oder MRT automatisieren.

Ob bei der Suche nach einer bestimmten Anomalie oder einer Abweichung vom normalen Erscheinungsbild des Körpers - Cognex Deep Learning vereint die Flexibilität eines menschlichen Prüfers mit der Geschwindigkeit und Robustheit eines computerbasierten Systems. Das Lokalisierungs-Tool identifiziert den Zielbereich (z. B. ein bestimmtes Organ), trotz eines visuell störenden Hintergrundes mit wenig Kontrast, indem es lernt, welche Unterscheidungsmerkmale es in diesem Bereich gibt. Das Defekterkennungs-Tool entwickelt ein Referenzmodel des normalen Organs, und lernt, basierend auf einem Set von Musterbildern, das Erkennen von spezifischen Anomalien. Anomalien, die von der normalen Physiologie der Zielzone abweichen, werden in der computerunterstützten CAD-Diagnose durch einen radiologischen Facharzt als Fehler gekennzeichnet.

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