Revolutionizing Medical Imaging with AI Segmentation with apoQlar VSI HoloMedicine®
Client Story – Automatyczna segmentacja obrazów medycznych z firmą apoQlar
O projekcie
apoQlar, twórca platformy VSI HoloMedicine®, wykorzystuje sprzęt Microsoft HoloLens 2 do przekształcania obrazów medycznych, klinicznych przepływów pracy i edukacji medycznej w najnowocześniejsze środowisko mieszanej rzeczywistości w 3D. Koncentrując się na działaniach związanych z planowaniem chirurgicznym i edukacją pacjentów, apoQlar ma na celu zapewnienie chirurgom precyzyjnej wizualizacji prawdziwych struktur anatomicznych pacjentów i lepsze zrozumienie planowanych operacji.
Wyzwania
Integrowanie AI w urządzenia medyczne w celach przekraczających badania naukowe wymaga spełnienia wymogów certyfikacji medycznych i regulacyjnych. Istotne jest solidne dokumentowanie i replikowalność modeli AI, obejmujące obszary takie jak zarządzanie danymi, trenowanie i dostosowywanie modelu, ocenę i wdrażanie. Nasze modele są oparte na zaufanych frameworkach Microsoft Azure Machine Learning i Microsoft InnerEye, co zapewnia kompleksowe dokumentowanie cech zbioru danych, procedur trenowania modeli, wyników i osiągniętych metryk.
Rozwiązanie
We współpracy z ekspertami apoQlar i specjalistami medycznymi z różnych dziedzin stworzyliśmy serię modeli AI specjalnie zaprojektowanych do segmentacji różnych struktur anatomicznych na podstawie obrazowania rezonansem magnetycznym (MRI) i tomografią komputerową (CT). Modele AI skutecznie identyfikują struktury takie jak kości, naczynia krwionośne i części mózgu, takie jak komory. Wykorzystując zaawansowane architektury sieci neuronowych, w tym różne warianty architektury U-Net, nasze modele konsekwentnie dostarczają wyjątkowe wyniki segmentacji.
Korzyści dla biznesu
- Precyzyjna segmentacja anatomiczna: Modele AI dokładnie segmentują i identyfikują złożone struktury anatomiczne, zapewniając chirurgom szczegółowe informacje do planowania zabiegów i poprawiając edukację pacjentów.
- Udoskonalone planowanie zabiegów: C Chirurdzy mogą wizualizować specyficzne dla pacjenta struktury anatomiczne w środowisku rzeczywistości mieszanej 3D, umożliwiając lepsze przygotowanie chirurgiczne i podejmowanie decyzji.
- Lepsza edukacja pacjentów: Emocjonująca wizualizacja struktur anatomicznych w 3D pomaga wyjaśnić pacjentom planowane operacje, sprzyjając lepszemu zrozumieniu i świadomemu wyrażeniu zgody.
- Oszczędność czasu i kosztów: Segmentacja AI znacznie redukuje wysiłek ręczny wymagany do segmentacji struktur anatomicznych, usprawniając pracę kliniczną i potencjalnie zmniejszając koszty.
- Integracja z VSI HoloMedicine®: Modele AI doskonale integrują się z platformą VSI HoloMedicine® apoQlar, ulepszając całe doświadczenie użytkowników i poszerzając możliwości technologii obrazowania medycznego.
Unikalne cechy rozwiązania
- Zaawansowane modele AI: Nasze modele AI zostały opracowane przy użyciu zaawansowanych architektur sieci neuronowych, co pozwala osiągnąć doskonałe wyniki w segmentacji anatomicznej.
- Współpraca z ekspertami: Ścisła współpraca z ekspertami apoQlar i specjalistami medycznymi zapewnia dokładność modeli i ich przydatność w planowaniu chirurgicznym i edukacji pacjentów.
- Zgodność i dokumentacja: Nasze modele, oparte na MS Azure Machine Learning i MS InnerEye, spełniają standardy regulacyjne, zapewniając solidne dokumentowanie i replikowalność.
Współpraca między apoQlar a naszym zespołem zrewolucjonizowała obrazowanie medyczne, wykorzystując zaawansowane modele AI do precyzyjnej segmentacji struktur anatomicznych. Platforma VSI HoloMedicine® w połączeniu z naszymi zaawansowanymi architekturami sieci neuronowych dostarcza niezrównane wyniki, umożliwiając chirurgom szczegółowe analizy i poprawiając edukację pacjentów. Integrując AI w urządzenia medyczne, ulepszamy planowanie zabiegów, usprawniamy procesy kliniczne i otwieramy drogę do przełomowych osiągnięć w technologiach obrazowania medycznego.
Skontaktuj się z nami
Skontaktuj się z nami już dziś.