Medical Imaging Toolbox

NOUVEAU PRODUIT

 

Medical Imaging Toolbox

Visualiser, recaler, segmenter et labelliser des images médicales 2D et 3D

Importer des données d'imagerie médicale

Lisez des images et des métadonnées à partir de formats de fichiers médicaux spécialisés, tels que DICOM, NIfTI et NRRD, qui stockent des données décrivant le patient, la procédure d'imagerie et le référencement spatial.

Visualiser des images 2D et des volumes 3D

Utilisez des outils interactifs pour visualiser des données d'imagerie médicale 2D et 3D. Générez et obtenez des rendus de surfaces et de volumes 3D.

Labellisation de données de vérité-terrain

Utilisez l'application Medical Image Labeler pour labelliser de manière interactive des données de vérité-terrain, semi-automatiser ou automatiser le processus de labellisation et exporter les données labellisées pour des workflows d'IA.

Prétraitement et augmentation

Améliorez la qualité des images en utilisant des techniques de prétraitement et l'efficacité des réseaux de Deep Learning en utilisant l'augmentation aléatoire de l'intensité pour étendre le jeu de données d'apprentissage.

Recalage d'images médicales

Comparez des images médicales multimodales, des volumes ou des surfaces en utilisant le recalage d'images pour les aligner sur un système de coordonnées commun.

Segmentation

Segmentez des images 2D ou des volumes 3D en régions (correspondant par exemple à des os, tumeurs ou organes) avec des techniques traditionnelles ou du Deep Learning, et évaluez la précision de ces régions.

« Diagnostic de nodules thyroïdiens à partir d'images d'échographie médicale avec le Deep Learning »

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

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