生命科學

醫療圖像

深度學習圖像分析可協助自動化搜尋生理異常

Medical Imaging

傳統上,醫療圖像分析需人工檢測人員靈活判別,還要能對非架構化的場景做出定性決策。但由於背景模糊不清或圖像品質因素,這不僅耗時,亦難以精準找出關注目標或興趣區。自動化系統必須成功識別興趣區,同時忽略不相關的特徵。現在,深度學習圖像分析能自行搜尋放射線 X 光片,超音波及 NMR 圖中的生理異常。

Cognex ViDi 結合人工檢測人員的靈活度,還具備電腦化系統的速度與穩健度,無論是搜尋特定異常狀況,或任何身體正常外觀的變化,都不是問題。ViDi Blue-Locate 工具可學習區分興趣區的特徵,儘管背景看來模糊且對比度不足,仍可找到興趣區 (如特定器官)。ViDi Red-Analyze 工具可透過一組樣本圖像訓練,開發器官正常外觀的參考模型以及特定異常類别。偏離目標區域正常生理機能的任何異常,都會標示為缺陷,再由專門的放射科醫師進行 CAD 電腦輔助診斷。

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