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智能眼科筛查平台

DeepCell

DeepCell
细胞学病理智能诊断

采取人为智能深度进建的方式让精准鉴别异常细胞 ,降低病理诊断人为成本, 实现精准定量客观检测 ,使检测自动化、智能化。

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DeepTC

DeepTC
甲状腺结节智能诊断

选取深度神经网络步骤 ,通过进建数据特点与甲状腺疾病之间的关系 ,判断超声图像的类别 ,预测甲状腺癌等甲状腺疾病。

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DeepKidneys

DeepKidney
肾脏异常智能检测

基于深度进建步骤的肾脏异常智能检测系统 ,可用于分析用户的肾脏彩超内是否存在异常景象如结石、囊肿和占位等。

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Deep Cell
细胞学病理智能诊断

项目介绍

  细胞学(cytology)查抄是指通过对患者病变部位脱落、刮取和穿刺抽取的细胞 ,进行病理状态学的观察并做出定性诊断 ,细胞学查抄重要利用于肿瘤的诊断。

  细胞学查抄取材方便 ,危险很幼或无危险 ,经济、急剧、安全 ,随着科技的发展 ,该步骤在内部器官炎症性疾病的诊断和激素水平的判定中得到了宽泛利用。

  然而细胞学人为阅片耗时耗力 ,按国际尺度 ,筛查人员每天阅片量应幼于100例。再加上阅片人员匮乏 ,阅片数量压力大 , 阅片人员由于委顿和技术水平及主观判读等成分造成敏感性仅有65%左右(以宫颈癌查抄为例)。

项目技术

  采取人为智能深度进建的方式让机械从提供的大数据样本中进前进建,使其最终可能精准鉴别异常细胞 , 相较传统人为诊断的主观性强、敏感性低、效能较低、不足质控 ,实现精准定量客观检测 ,使检测自动化、智能化、尺度化、网络化。

  DeepCell系统可能在2分钟内急剧定位癌症区域 ,并将其自动高亮显示

DeepCell使用注明

DeepCell

Deep TC
甲状腺结节智能诊断

项目介绍

  甲状腺 ,是人体最大的内排泄腺 ,重要产生甲状腺激素推进人体的代谢和发育。甲状腺结节经早期诊断和规范化医治后 ,预后较好 ,尽早判断肿瘤的良恶性对于后期医治和复原有着沉大意思。彩超是首选的甲状腺查抄步骤 ,彩超读片诊断受医生、医疗设备水平的影响 ,易出现误诊或漏诊景象。因而 ,推算机辅助进行甲状腺结节诊断至关沉要。 四川大学机械智能尝试室20余年神经网络钻研的堆集和成都军区总医院优质的甲状腺超声图像资源相结合 ,打造甲状腺结节智能诊断系统——DeepTC。系统基于深度神经网络技术 ,对超声医生采集的整例甲状腺彩超图像进行结节诊断 ,辅助医生即时给出诊判定见。

项目技术

  超声是甲状腺结节样病变查抄中首选的影像学步骤之一 ,超声查抄对甲状腺结节的诊断和甄别诊断拥有沉要的临床利用价值。目前高分辨率甲状腺超声查抄是评价甲状腺结节最敏感的步骤。本项目基于二维超声图像对甲状腺癌及甲状腺结节进行诊断 ,选取深度神经网络步骤 ,通过进建数据特点与甲状腺疾病之间的关系 ,判断超声图像的类别 ,预测甲状腺癌等甲状腺疾病。其中甲状腺癌超声鉴别正确率达90.5%

DeepTC

DeepTC

Deep Kidney
肾脏异常智能检测

项目介绍

  肾脏彩超是一种探测肾脏状态、地位、部门病理变动为主的医学影像伎俩 ,可间接反映肾脏的异常情况。通过肾脏的彩超查抄 ,能够明确患者是否存在肾脏异常的景象 ,蕴含结石、囊肿或癌变的可能。

项目技术

  DeepKidney是一套基于深度进建步骤的肾脏异常智能检测系统 ,系统可能在数秒内正确地诊断出用户的肾脏彩超内是否存在异常景象 ,重要指结石、囊肿等病况 ,并定位出彩超内异常的区域。

  目前DeepKidney的检测率已达95% ,在正确率和效能层面都可媲美专业彩超医师。

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Deep PCG
心音异常智能检测系统

项目介绍

  心音可能与潜在的疾病有关 ,听诊是心脏查抄的根基伎俩 ,但必要多年临床经验能力把握

  PCG可检测出心电图难以检测的心脏缺点(心脏瓣膜结构异常 ,心脏杂音等缺点)

项目技术

  上传心音音频 ,DeepPCG便可进行异常检测 ,正确率高达97.8% ,多样化的心音可视化显示 ,援手医生更好实现后续诊治

pcg

Deep Liver
肝脏病灶智能宰割系统

项目介绍

  肝脏病灶指在CT影像上肝脏内出现类似结石一样的强回声或高密杜装像 ,在 20至50 岁的人群多见 ,男女出现率均等

   肝脏是人体最大的内容性器官,负担着多样的生理职能 ,肝脏影像学查抄至关沉要。

DeepCell

项目技术

   DeepLiver系统能够对肝脏医学影像进行正确查抄 ,可正确象征出病变区及疑似病变区。

DeepLiver

aEEG
新生儿脑动态电aEEG监测

项目介绍

  新生儿脑是胎儿脑发育的了局 ,然而依然处于急剧发育阶段 ,多种成分会影响脑的发育和职能。因而 ,对新生儿脑发育进行长时有效的监护是必要的。 aEEG作为脑电生理活动的监测步骤 ,可获得2个根基信息。1.脑的发育成熟情况;2.疾病状态下脑电活动情况

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  ?本项目拟选取先进的深度神经网络技术对aEEG图片进行分析 ,给出aEEG的波幅、睡眠周期、异常波的评价

BrainMR
癫痫核磁共振影像分析

项目介绍

  癫痫是慢性反复产生性短暂脑职能失调综合征。以脑神经元异常放电引起反复痫性产生为特点。 癫痫是神经系统常见疾病之一 ,患病率仅次于脑卒中。医生重要凭据产生史和目见者对产生过程提供靠得住的具体描述 ,辅以脑电图痫性放电证据进行癫痫诊断。 然而丈量脑电图往往必要进行24幼时甚至更长功夫的不间断检测。

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  本项目利用神经影像学MRI步骤 ,可能在短功夫内急剧绘造出待测人员功核磁共振职能像(FMRI) , 通过神经网络的步骤 ,利用FMRI急剧判断患者是否患有癫痫。

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