2. Ayak · AI SağlıkMS radyolojik takibinin
MS radyolojik takibinin
AI ile otomasyonu.
Beyaz cevher demiyelinizan plaklarını 3B hacimsel beyin MR'ında otomatik segmentleyen ve boylamsal lezyon değişimlerini renk kodlayan bir AI derin öğrenme hattı: zaman alan manuel incelemeyi objektif, tekrarlanabilir sonuçlara dönüştürür.
Sorun
Multipl Skleroz takibinde radyologlar, boylamsal kraniyal MR taramalarındaki her lezyonu manuel olarak çapraz karşılaştırır. Bu süreç son derece zaman alıcıdır (çalışma başına 45 dakikaya kadar) ve hastalık takibinde gözlemciler arası önemli farklılıklara yol açar.
Çözüm
Derin öğrenme hattımız, 3B hacimsel beyin MR'ında beyaz cevher demiyelinizan plaklarını otomatik segmentler; ardından mevcut taramaları önceki çalışmalarla karşılaştırarak lezyonları stabil, yeni (interval), ilerlemiş veya gerilemiş olarak renk kodlar: objektif, tekrarlanabilir metrikleri otomatik olarak sunar. Aynı boylamsal değişim tespiti çekirdeği, platform olgunlaştıkça cerrahi karar desteği dahil komşu AI sağlık uygulamalarına da uzanır.
Etkileşimli Demo
AI segmentasyonundan önce ve sonra.
Başlangıçtaki kraniyal MR'ı AI segmentli takip taramasıyla karşılaştırmak için kaydırıcıyı sürükleyin. Her lezyon, boylamsal değişim durumuna göre otomatik olarak renk kodlanır.
Başlangıç
Takip · AI Segmentli
AI lezyon diferansiyeli:StabilYeni (Interval)İlerlemişGerilemiş
Referans MR görüntüsü: Wikimedia Commons (CC BY-SA 4.0).
Tanıtım amaçlı simüle edilmiş 3B hacimsel segmentasyon çıktısı örneği.
Klinik İş Akışı
MR taramasından klinik içgörüye.
Uçtan uca hattımız, hastane PACS/HIMS sistemleriyle yerel olarak entegre olur; ham MR hacimlerini otomatik olarak renk kodlu boylamsal içgörülere dönüştürür.
Stage 1 / 5
DICOM Alımı
Kraniyal MR hacimleri, DICOM ayrıştırıcısı ile PACS'ten alınır.
Yerel PACS/HIMS sorgu ve depolama protokolleri.
Entegrasyonlar:PACSHIMSDICOMTeletıpe-NabızREST API
Temel Teknolojik Ayaklar
Klinik hassasiyet için tasarlandı.
3B Uzamsal Bağlam
2B dilim bazlı modellerin aksine modelimiz tam hacimsel bağlamdan yararlanır; bitişik dilim özelliklerini yakalayarak hassas plak hacimlerini haritalar.
Diferansiyel Kodlama
Algoritmalar zamansal voksel uzaylarını karşılaştırır; stabil, yeni, ilerlemiş ve gerilemiş lezyonları birleşik bir renk şeması altında vurgular.
Birlikte Çalışabilirlik
Güvenli REST API'ler ile PACS, HIMS ve Teletıp ile e-Nabız gibi devlet e-sağlık portallarıyla yerel olarak doğrudan entegre olacak şekilde tasarlanmıştır.
NEDA-3 Görüntüleme Bileşeni
NEDA-3'ün MRG NEDA-3'ün MRG yarısı, otomatik.
Tedavi kararları tek bir soruya bağlıdır: hastalık sessiz mi? NEDA-3'ün görüntüleme yarısı: yeni veya büyüyen T2 lezyonları ve Gd tutan lezyonlar: kayıtlı takip hattımızın otomatik olarak tespit ettiği şeydir.
Yeni / büyüyen T2 lezyon
FLAIR çift kaydı
Gd tutan lezyon (aktif hastalık)
T1 kontrast sonrası (yol haritası)
Klinik relaps
EDSS / nörolog
Özürlülük ilerlemesi
EDSS
4 bileşenden 2'si bugün otomatik: tamamen objektif olan ikisi.
Etkileşimli Simülatör
Hattı adım adım çalıştırın.
Cordistronic'in AI'sının bir kraniyal MR hacmini: DICOM alımından renk kodlu boylamsal çıktıya kadar: nasıl işlediğini deneyimleyin.
T2 AXIAL · RAW
Beklemede
Adım 0
Beyin MR'ı Yükle
AI hattından işlemek için bir kraniyal MR hacmi seçin.
Adım 1
DICOM Alımı
Adım 2
AI Segmentasyonu
Adım 3
Diferansiyel Kodlama
Adım 4
Renk Kodlu Sonuç
Klinik Araştırma Kaydı
Klinik doğrulama ağına katılın.
AI MS radyoloji hattımızın çok merkezli klinik doğrulaması için hastane ortakları arıyoruz. Aşağıdan ilginizi belirtin.
Çok Merkezli Doğrulama
Türkiye ve AB genelindeki klinik doğrulama ağına katılın.
Erken Erişim
CE/MDR onayından önce AI hattını pilot olarak kullanın.
Ortak Yazarlık
Klinik kanıtlara ve akademik yayınlara katkıda bulunun.
TRL 5 → TRL 7 yolu. Klinik doğrulama, CE/MDR sınıf-IIa onayı için zorunlu bir adımdır. Katılımınız dağıtımı doğrudan hızlandırır.
klinik kanıt
Hasta sonuçları öncesi ve sonrası.
Cordistronic çözümlerinin klinik iş akışlarını nasıl dönüştürdüğünü gösteren örnek vaka çalışmaları: öznel, zaman alıcı süreçlerden objektif, tekrarlanabilir hassasiyete.
Boylamsal MS Takibi: 18 Aylık İzlem
34 yaşında kadın · RRMS tanısı · 18 ayda 3 kraniyal MR
Üç boylamsal MR taraması boyunca izlenen relapsing-remitting MS hastası. AI hattı, manuel incelemenin tutarsız işaretlediği hastalık aktivitesi değişimlerini tespit etti.
Analiz yöntemi
Manuel inceleme
Derin öğrenme segmentasyonu
OtomatikLezyon tespit tutarlılığı
Operatöre bağlı
%100 tekrarlanabilir
ObjektifInterval değişim tespiti
Kalitatif tahmin
Renk kodlu (4 kategori)
NicelSınır hassasiyeti
Değişken
En üst düzeyde
OptimizeClinical narrative
1Hasta, başlangıçta 12 yerleşik beyaz cevher lezyonuyla başvurdu. Sonraki taramalarda manuel çapraz karşılaştırma çalışma başına yaklaşık 45 dakika sürdü ve incelemeciler arasında tutarsız sınır çizimlerine yol açtı.
2Derin öğrenme hattımız her 3B hacimsel beyin MR'ını otomatik işledi; tüm lezyonları segmentledi ve bunları tam hacimsel bağlamla başlangıç taramasıyla karşılaştırdı.
312. ayda hat, 2 yeni interval lezyonu (kırmızı) ve 1 ilerlemiş lezyonu (amber) işaretledi: manuel incelemenin fark ettiği ancak hassas biçimde ölçmekte zorlandığı değişimler.
418. ayda 1 lezyon gerileme gösterdi (yeşil). Renk kodlu çıktı, nöroradyoloğun otomatik olarak objektif, tekrarlanabilir bir rapor sunmasını sağladı: klinik takip iş akışını dönüştürdü.
Case studies are illustrative and based on aggregated clinical scenarios. Actual patient data is confidential and processed under institutional review board oversight.
Klinik pilot entegrasyonuyla ilgileniyor musunuz?
PACS/HIMS entegrasyonu, çok merkezli klinik doğrulama ve CE/MDR düzenleyici yol haritası için hastane ortakları arıyoruz.