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 ViDi combina a flexibilidade de um inspetor humano com a velocidade e a robustez de um sistema computadorizado.

A ferramenta ViDi Red-Analyze pode ser usada para inspecionar uma imagem médica de raio-X ou detectar defeitos em uma imagem ultrassônica simplesmente aprendendo a aparência normal de um objeto, incluindo variações significativas, mas toleráveis. A ferramenta ViDi Red-Analyze desenvolve um modelo de referência da aparência normal de um órgão, bem como tipos específicos de anomalias, com base no treinamento em um conjunto de imagens de amostra. 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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