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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 ViDi vereint die Flexibilität eines menschlichen Prüfers mit der Geschwindigkeit und Robustheit eines computerbasierten Systems. Das ViDi Blue-Locate Tool lokalisiert 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 ViDi Red-Analyze Tool entwickelt mittels Training an einer Reihe von Musterbildern ein Referenzmodell des normalen Erscheinungsbildes des Organs sowie bestimmter 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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