Transpara-Befunde

Erkennungshilfe und Regionsanalyse bieten eine stets verfügbare KI-Unterstützung mit Deep Learning

Bereichsanalyse verwenden, um:

die Genauigkeit der Mammographie-Auswertung zu verbessern

bei der Interpretation von auffälligen Bereichen zu helfen

die Zuverlässigkeit der Einstufung als normal oder auffällig zu erhöhen

Schnelleres Lesen von 2D- und 3D-Mammographien

Wie es funktioniert

Erkennungshilfe

Ein zweites Augenpaar zur Unterstützung des Radiologen

KI-Marker heben verdächtige Kalzifikationen und Weichgewebsverletzungen zusammen mit einem objektiven Regionswert sofort hervor

Analyse der Region

Transpara-Befunde werden zwischen 1-100 bewertet

Hilft durch objektive Informationen, die nachweislich den Befunden eines Radiologen in den Verdachtsbereichen gleichwertig sind

Erweiterte Workflow-Werkzeuge

Verbesserung der Effizienz

Patentierte 3D-Schnitt-Technologie mit Co-Registrierung zur Optimierung des Leseworkflows mit fortschrittlicher Navigationsunterstützung zur deutlichen Verkürzung der Lesezeiten

Interaktive Entscheidungshilfe

KI stets verfügbar

Mit einer fortgeschrittenen Workstation-Integration ist es möglich, alle Transpara-Befunde interaktiv abzufragen. Für weitere Einzelheiten kontaktieren Sie uns bitte.

Erkennungshilfe

KI-Marker heben verdächtige Verkalkungen und Weichgewebsverletzungen zusammen mit einem objektiven Regionswert sofort hervor

Analyse der Region

Auf Wunsch kennzeichnen KI-Markierungen verdächtige Regionen mit Kalzifikationsclustern und Weichgewebsverletzungen.  Liefert objektive Informationen, um Radiologen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Quellen


Bringing AI to the fight against breast cancer

Dr Roger Yang, President of the University Radiology Group talks about how they are bringing AI to the fight against