レントゲンによる異常区分と欠陥検出

レントゲン画像の異常を検出して分類するディープラーニングベースのツール

X-ray lung segmentation using red heatmapping

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レントゲン、超音波、および NMR における生物学的異常の検索には、これまで人間の検査官の柔軟性が必要でした。現在、ディープラーニングベースの欠陥検出およびセグメント化ツールで、医療画像の異常を素早く正確に特定できます。身体の正常な外観から特定の異常または違いを探す場合、Cognex Deep Learning は、検査官の柔軟性とコンピューターシステムの速さと確実さを組み合わせることができます。

欠陥検出ツールは、許容範囲内であるサイズのばらつきを含む対象画像の正常な外観を学習させることで、医療用X線画像を検査したり、超音波画像の欠陥を検出することができます。欠陥検出ツールは、臓器の正常な外観と特殊な異常をサンプル画像セットでトレーニングすることでそれらの参照モデルを作成します。対象領域における正常な生理機能から逸脱する異常は、放射線専門家による CAD コンピュータ支援診断で欠陥としてフラグ付けされます。

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