Medical Imaging Toolbox
Visualizzazione, registrazione, segmentazione ed etichettatura di immagini mediche in 2D e 3D
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Medical Imaging Toolbox mette a disposizione app, funzioni e workflow per progettare e testare applicazioni di diagnostica per immagini. È possibile implementare tecniche di visualizzazione e ricostruzione 3D, la registrazione multimodale e la segmentazione ed etichettatura di immagine radiologiche. Il toolbox consente inoltre di addestrare reti di Deep Learning predefinite (con Deep Learning Toolbox).
È possibile importare, pre-elaborare e analizzare immagini radiologiche ottenute mediante svariate modalità di imaging, tra cui le proiezioni radiografiche, la tomografia computerizzata (CT), la risonanza magnetica (MRI), l’ecografia (US) e la medicina nucleare (PET, SPECT). L’app Medical Image Labeler consente di semi-automatizzare l’etichettatura 2D e 3D da usare nei workflow di IA. È possibile eseguire la registrazione multimodale delle immagini mediche, tra cui le immagini 2D, le superfici 3D e i volumi 3D. Il toolbox mette a disposizione un ambiente integrato per la diagnosi end-to-end assistita da computer e l’analisi delle immagini mediche.
L’imaging medico è un settore della medicina che comprende varie tecniche per la generazione, la visualizzazione e l’analisi di immagini delle parti interne del corpo umano e degli animali. Questa tecnica consente ai medici di visualizzare organi, ossa, cellule e vari processi fisiologici e di diagnosticare, monitorare e trattare varie patologie mediche. Le immagini vengono generate con varie modalità radiologiche come raggi X, ultrasuoni, TAC, risonanza magnetica e imaging nucleare e utilizzando microscopi per la patologia.
Leggi e modifica dati e metadati di immagini mediche da formati di file medici specializzati, quali DICOM, NIfTI e NRRD, archiviati localmente, in posizioni cloud o su server PACS.
Serviti di strumenti interattivi per visualizzare dati di diagnostica per immagini in formato 2D e 3D. Genera e ricostruisci volumi e superfici 3D.
Utilizza l’app Medical Image Labeler per etichettare in modo interattivo i dati di verità sul campo, automatizzare o semi-automatizzare il processo di etichettatura, utilizzare algoritmi personalizzati o tecniche di Deep Learning come MedSAM e MONAI Label ed esportare i dati etichettati per i workflow di intelligenza artificiale.
Migliora la qualità delle immagini con tecniche di pre-elaborazione e aumenta l’efficacia delle reti di Deep Learning utilizzando l’incremento per ampliare il set di dati di addestramento.
Confronta e allinea immagini mediche multimodali, volumi o superfici in un sistema di coordinate comune utilizzando l’app Medical Registration Estimator e funzioni dedicate.
Segmenta immagini 2D o volumi 3D in regioni come ossa, tumori o organi utilizzando tecniche tradizionali o di deep learning, come MedSAM, e valuta l’accuratezza delle regioni ottenute. |
Analizza i dati di imaging medico utilizzando tecniche come la radiomica e descrittori di feature di alto livello.
Segmenta le cellule da immagini al microscopio utilizzando il pacchetto di supporto Medical Imaging Toolbox Interface for Cellpose Library.
Segmenta ed etichetta organi e ossa nelle immagini mediche utilizzando l’integrazione del support package Medical Imaging Toolbox Interface for MONAI Library nell’app Medical Image Labeler. |
“Con Medical Imaging Toolbox, possiamo caricare l'intero set di dati e creare il rendering tridimensionale con pochi clic. Avere questa funzionalità e la possibilità di esportare i dati è importante: ciò significa che non partiamo da zero per ogni nuovo progetto. Possiamo fare affidamento su qualcosa che sappiamo funzionare e che è standard. Ciò consente di risparmiare settimane per ogni nuovo progetto.”
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