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Scienze biologiche

Rilevamento di difetti e segmentazione per anomalie radiografie

Gli strumenti basati sul deep learning contribuiscono al rilevamento e alla segmentazione di anomalie nelle immagini radiografiche.

X-ray segmentation

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La ricerca di anomalie biologiche in immagini radiologiche, ecografie e risonanze magnetiche nucleari richiede da sempre la flessibilità di un ispettore umano. Oggi, strumenti di segmentazione e di rilevamento dei difetti basati sul deep learning possono contribuire all'identificazione di anomalie nelle immagini mediche in maniera rapida e accurata. 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 rilevamento dei difetti può essere utilizzato per ispezionare un'immagine radiografica medica o per rilevare i difetti su un'immagine a ultrasuoni semplicemente apprendendo l'aspetto normale di un oggetto, comprese le sue variazioni significative ma tollerabili. Lo strumento di rilevamento dei difetti sviluppa un modello di riferimento dell'aspetto normale di un organo, così come specifici tipi di anomalie, basato sull'addestramento su un set 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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