x
»
Быть в курсе событий mHealth
Главное меню
Быть в курсе событий mHealth Подписаться
x
Быть в курсе событий mHealth Подписаться

анализ изображений

24 Февраль
583
Одним из основных инструментов, которые сегодня врачи используют для диагностики различных болезней, начиная от рассеянного склероза и заканчивая сломанными костями, является магнитно-резонансная томография (МРТ). Однако анализ сканов, полученных при МРТ, занимает сегодня часы и даже дни. При этом, если требуется более детальное исследование или сканы получились не совсем качественными, пациенту приходится приходить на повторную процедуру. Отметим, недешевую. Исследователи из Техасского центра продвинутых вычислений (ТЦПВ), Центра медицинской науки Техасского университета и компании Philips Healthcare разработали новую автоматизированную платформу, способную проводить глубинный анализ изображений, полученных при МРТ, буквально за несколько минут. Такая технология позволяет минимизировать количество повторных процедур и сэкономить миллионы долларов в год, пишет Medical News. Эта платформа объединила в себе возможности МРТ-сканера Philips с вычислительной мощью одного из самых...
12 Февраль
1,029
Медицинская визуализация включает в себя любую технологию или метод, позволяющий визуально отобразить внутренние "тайны" нашего тела. Среди наиболее известных методов - рентгенография, ЭКГ, магнитно-резонансная томография, компьютерная томография и УЗИ. И что вам приходит на ум, когда вы слышите эти названия? Вероятно, большие неуютные помещения в больнице с громоздкой и с виду сложной техникой. Увы, пока это так. Везде. И именно поэтому сейчас во всех странах ощущается проблемы с доступом к таким исследованиям, поскольку такое оборудование дорогое, не везде имеющееся и для его обслуживания требуется специальное обучение. И, более того, расшифровка изображений, полученных с помощью этой техники очень сложна и доступна лишь ограниченному количеству специалистов, что еще более затрудняет доступ к таким услугам. Вот почему сразу несколько молодых компаний решили использовать искусственный интеллект для того, чтобы изменить эту ситуацию. Мы хотим познакомить вас с некоторыми из...
02 Февраль
732
Компания Zebra Medical добавила еще один алгоритм класса машинного обучения в свою платформу анализа медицинских изображений. Новое расширение программного обеспечения, которое позволяет идентифицировать компрессионный перелом позвонков, дополнило другие алгоритмы, которые могут определять плотность костной ткани, ожирение печени и кальциноз коронарных артерий, пишет Fierce Biotech. С помощью своей платформы анализа изображений Zebra "обучает" программное обеспечение читать различные медицинские изображения и ставить по ним диагноз. Именно такое программное обеспечение необходимо в современных условиях для быстрого и точного радиологического сервиса. Цель проекта - создать систему, которая может отмечать различные признаки заболеваний в изображениях, помогая врачам идентифицировать их признаки еще на ранней стадии. Компрессионный перелом позвонков встречается достаточно часто, но только треть из таких случаев эффективно диагностируется, утверждают представители...
29 Ноябрь
990
Компьютерная томография не всегда дает ответы на все ваши вопросы, но, чтобы получить дополнительную консультацию, "второе мнение", требуется время и, чаще всего, деньги. Молодая израильская компания Zebra Medical Vision разработала платформу машинного обучения, решающую эту проблему, т.е. позволяющую получить искомое "второе мнение". Программное обеспечение Zebra, получившее название Profound, считывает данные со сканов компьютерной томографии, анализирует эту информацию и выдает медицинский отчет, причем по словам представителей компании, с точностью 90%. Компания ставит своей целью разрушить давно устоявшиеся барьеры в медицинском мире предоставив миллионам людей возможность получения точного анализа медицинских изображений в любое время и прямо на дому, пишет Venture Beat. Программное обеспечение Profound основано на алгоритмах, разработанных для обнаружения и анализа определенных заболеваний, базируясь на огромном количестве анонимных данных пациентов, полученных из...
×
Вход на сайт
Войти на сайт, используя аккаунт в социальных сетях
×
Учетная запись
×
Подписка на рассылку
×
Обратная связь