レントゲンによる臓器検索と識別 

コグネックスのディープラーニングは、コントラストが不十分で紛らわしい背景でもX線画像内の関心領域を特定します。

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複雑でコントラストが乏しい背景や画像品質に問題がある場合、特定の臓器など、レントゲンで特定の対象領域を位置決めするのは容易ではありません。ディープラーニングベースの画像分析は、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性を組み合わせて、この問題を解決します。コグネックスのディープラーニング位置決めツールは、関連性のない特徴を無視し、関心領域内の独自の特徴を学習させることで、特定の臓器を識別します。

この位置決めツールは、ラベル付けされた画像から学習させることで、複雑な特徴やオブジェクトを特定します。対象となる特徴にマークが付いた画像があれば位置決めツールをトレーニングすることができます。次にセルフラーニングアルゴリズムで、背景にノイズがあるレントゲン画像やその他複雑な対象物でもタイプの異なる臓器または移植を検出できます。