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Scienze biologiche

Diagnostica per immagini

L'analisi di immagine basata sul deep learning aiuta ad automatizzare la ricerca di anomalie biologiche

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L'analisi di immagini a fini diagnostici da sempre richiede la flessibilità di un ispettore umano e la capacità di prendere decisioni qualitative in merito a una scena non strutturata. Può essere difficoltoso e richiedere molto tempo individuare con precisione un oggetto o una regione di interesse a causa di uno sfondo confuso o di problemi di qualità dell'immagine. Un sistema automatizzato deve identificare con successo la regione di interesse ignorando al contempo le caratteristiche irrilevanti. Attualmente, l'analisi di immagine basata sul deep learning può automatizzare la ricerca di anomalie biologiche nelle immagini radiologiche, ecografiche e di risonanze magnetiche.

Indipendentemente dal fatto che si ricerchi un'anomalia specifica o una qualsiasi deviazione rispetto all'aspetto normale del corpo, Cognex Deep Learning combina la flessibilità di un ispettore umano alla velocità e alla robustezza di un sistema computerizzato. Lo strumento di localizzazione identifica la regione di interesse (ad esempio un certo organo), nonostante lo sfondo visivamente confuso e poco contrastato, imparando le caratteristiche distintive di quella zona. Lo strumento di rilevamento dei difetti sviluppa un modello di riferimento dell'aspetto normale di un organo e di specifici tipi di anomalie, basato sull'addestramento su una serie di immagini campione. Eventuali anomalie che divergono dalla fisiologia normale della zona di interesse sono contrassegnate come difetti per una diagnosi CAD (assistita da computer) da parte di un radiologo esperto.

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