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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.

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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 ViDi combina la flessibilità di un ispettore umano alla velocità e alla robustezza di un sistema computerizzato.

Lo strumento ViDi Red-Analyze può essere utilizzato per ispezionare un'immagine medica radiografica o rilevare difetti su un'immagine ecografica semplicemente apprendendo qual è l'aspetto normale di un oggetto, ivi comprese le sue variazioni significative ma tollerabili. Lo strumento ViDi Red-Analyze sviluppa un modello di riferimento dell'aspetto normale di un organo, nonché tipi specifici di anomalie, basati sull'apprendimento effettuato 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.

Ulteriori informazioni sulle soluzioni Cognex per le varie applicazioni:

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