Sciences de la vie

Détection de défauts et segmentation d'anomalies dans les radiographies

Les outils basés sur le deep learning détectent et segmentent les anomalies dans les radiographies

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La recherche d'anomalies biologiques dans les radiographies, échographies et IRM nécessitait généralement la flexibilité d'un inspecteur humain. Aujourd'hui, les outils de détection et de segmentation de défauts basés sur le deep learning permettent d'identifier les anomalies dans les images médicales de façon rapide et précise. Qu'il s'agisse de la recherche d'une anomalie spécifique ou de toute différence par rapport à l'aspect normal du corps, Cognex ViDi combine la flexibilité d'un inspecteur humain avec la vitesse et la fiabilité d'un système informatique.

L'outil ViDi Red-Analyze (outil d'analyse rouge) peut être utilisé pour inspecter une radiographie ou détecter des défauts dans une échographie simplement en apprenant l'aspect normal d'un objet, ainsi que ses variations significatives mais tolérables. L'outil ViDi Red-Analyze (outil d'analyse rouge) développe un modèle de référence de l'aspect normal d'un organe, ainsi que les types spécifiques d'anomalies, en fonction d'un échantillon d'images. Toute anomalie qui s'éloigne de la physiologie normale de la zone ciblée est identifiée comme un défaut pour un diagnostic assisté par ordinateur effectué par un radiologue.

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