Ciencias Biológicas

Procesamiento de imágenes médicas

El análisis de imágenes basado en el aprendizaje profundo ayuda a automatizar la búsqueda de anomalías biológicas

Medical Imaging

El análisis del procesamiento de imágenes médicas tradicionalmente ha requerido de la flexibilidad de la inspección humana y la capacidad para tomar decisiones cualitativas acerca de la estructura de una escena. Localizar un objeto o una zona de interés con precisión puede llevar tiempo y ser difícil debido a un fondo confuso o problemas de calidad de la imagen. Un sistema automatizado debe identificar con éxito la zona de interés e ignorar las características irrelevantes. Hoy en día, el análisis de imágenes basado en el aprendizaje profundo puede automatizar la investigación de anomalías biológicas en imágenes de rayos X radiológicas, ultrasonidos y RMN.

Ya sea buscando una anomalía específica o cualquier desviación de la apariencia normal del cuerpo, Cognex Deep Learning combina la flexibilidad de la inspección humana con la velocidad y la solidez de un sistema computarizado. La herramienta de ubicación identifica la región de interés (por ejemplo, un determinado órgano), a pesar del fondo visualmente confuso y poco contrastado, al aprender las características distintivas de esa área. La herramienta de detección de defectos desarrolla un modelo de referencia de la apariencia normal de un órgano, así como tipos específicos de anomalías, basado en el entrenamiento en un conjunto de imágenes de muestra. Un experto radiólogo marca las anomalías que se apartan de la fisiología normal de la zona de interés como defectos para un diagnóstico asistido por computadora.

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