Medical Imaging Toolbox

NEUES PRODUKT

 

Medical Imaging Toolbox

Visualisierung, Registrierung, Segmentierung und Kennzeichnung von zwei- und dreidimensionalen medizinischen Bildern

Import von medizinischen Bildgebungsdaten

Die Bild- und Metadaten werden aus speziellen medizinischen Dateiformaten wie DICOM, NIfTI und NRRD gelesen. In diesen Formaten werden Daten gespeichert, die den Patienten, das bildgebende Verfahren und die räumliche Referenzierung beschreiben.

Visualisierung von 2D-Bildern und 3D-Volumina

Nutzen Sie interaktive Tools zur Visualisierung von medizinischen 2D- und 3D-Bilddaten. Generieren und rendern Sie 3D-Flächen und Volumen.

Ground-Truth-Annotation

Verwenden Sie die Medical Image Labeler-App, um Ground-Truth-Daten interaktiv zu kennzeichnen, den Kennzeichnungsprozess zu teilautomatisieren oder gar vollständig zu automatisieren und die gekennzeichneten Daten für KI-Workflows zu exportieren.

Vorverarbeitung und Optimierung

Mithilfe von Vorverarbeitungsmethoden wird die Bildqualität verbessert und die Effektivität von Deep-Learning-Netzwerken durch eine randomisierte Intensitätserweiterung verbessert, um den Trainingsdatensatz zu erweitern.

Registrierung von medizinischen Bildern

Vergleichen Sie multimodale medizinische Bilder, Volumen oder Oberflächen mithilfe der Bildregistrierung, um sie an einem gemeinsamen Koordinatensystem auszurichten.

Segmentierung

Segmentieren Sie 2D-Bilder oder 3D-Volumina in bestimmte Regionen, wie z. B. Knochen, Tumore oder Organe, mithilfe von klassischen oder Deep-Learning-Techniken und evaluieren Sie die Genauigkeit der Regionen.

„Diagnose von Schilddrüsenknoten anhand medizinischer Ultraschallbilder mit Deep Learning“

Von Eunjung Lee, School of Mathematics and Computing (CSE), Yonsei University

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