Ciências da Vida

Segmentação de Anomalias e Detecção de Defeitos por Raio-X

Ferramentas baseadas na tecnologia Deep Learning ajudam a detectar e segmentar anomalias em imagens de raio-X

X-ray segmentation

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A busca por anomalias biológicas em raios-X radiológicos, ultrassonografias e RMNs tradicionalmente exigiu a flexibilidade de um inspetor humano. Hoje, ferramentas de detecção e segmentação de defeitos baseadas na tecnologia Deep Learning podem ajudar a identificar anomalias em imagens médicas com rapidez e precisão. Seja buscando uma anomalia específica ou qualquer desvio da aparência normal do corpo, o Cognex Deep Learning combina a flexibilidade de um inspetor humano com a velocidade e a robustez de um sistema computadorizado.

A ferramenta de detecção de defeitos pode ser usada para inspecionar uma imagem de raios-X médicos ou detectar defeitos em uma imagem ultrassônica simplesmente aprendendo a aparência normal de um objeto, incluindo suas variações significativas, mas toleráveis. A ferramenta de detecção de defeitos desenvolve um modelo de referência da aparência normal de um órgão, bem como tipos específicos de anomalias, com base em um conjunto de imagens de amostra treinadas. Quaisquer anomalias que se desviem da fisiologia normal da zona alvo são sinalizadas como defeitos por um especialista radiologista para um diagnóstico auxiliado por computador CAD.

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