Beschleunigen Sie Ihren Arbeitsablauf mit KI-gestützter Segmentierung, integriert in immersive virtuelle und erweiterte Realität.
Medicalholodeck AI unterstützt Gesundheitswesen, Bildung und Patientenversorgung mit fortschrittlicher Segmentierung und immersiver 3D-Visualisierung.
Lehrkräfte und Studierende profitieren von interaktivem, anatomiebasiertem Lernen mit segmentierten 3D-Modellen aus echten Patientendaten.
Chirurginnen und Chirurgen Nutzen Sie Medicalholodeck AI für präzise Planung, indem Sie segmentierte Anatomie in 3D erkunden, um komplexe Eingriffe besser zu verstehen und vorzubereiten.*
Radiologen Beschleunigen Sie die Bildauswertung mit automatischer Segmentierung und erhalten Sie schnelle, strukturbezogene Ergebnisse, die den manuellen Aufwand reduzieren und die Effizienz steigern.*
Krankenhäuser Verwenden Sie 3D-Modelle, um die Zusammenarbeit zu verbessern, Therapieentscheidungen zu unterstützen und tägliche Arbeitsabläufe zu optimieren.*
Patienten erhalten durch 3D-Visualisierungen ein besseres Verständnis ihrer Diagnose und Behandlung, was die Einwilligung verbessert und Vertrauen zu den Behandlungsteams aufbaut.*
Erzeugen Sie innerhalb von Sekunden segmentierte 3D-Modelle aus CT- oder MRT-Scans. Die KI erkennt anatomische Strukturen automatisch, spart Zeit und reduziert manuelle Arbeit.
Segmentieren Sie eine Vielzahl von Organen und anatomischen Strukturen. Ermöglicht präzise Visualisierung, gezielte Analyse und Ganzkörpererkundung.
Greifen Sie auf eine wachsende Bibliothek von KI-Modellen zu, die auf bestimmte Körperregionen und Bildgebungsverfahren – einschließlich Thorax-CT und Ganzkörperscans – zugeschnitten sind. Wählen Sie das Modell, das zu Ihrem klinischen oder pädagogischen Anwendungsfall passt.
Erkunden Sie segmentierte Anatomie in immersivem 3D mit VR-Headsets, PCs oder mobilen Geräten. Medicalholodeck bietet eine intuitive, räumliche Interaktion mit patientenspezifischen Daten zur Unterstützung eines tieferen Verständnisses und klarer Kommunikation.
Planen Sie komplexe Eingriffe mit patientenspezifischen, anatomisch genauen 3D-Modellen, die das räumliche Verständnis verbessern und bessere Ergebnisse unterstützen.*
Integrieren Sie reale Patientenanatomie in Klassenzimmer, Labore und Simulationen. Ideal zum Unterrichten von Anatomie, Radiologie und chirurgischen Abläufen in immersiven Umgebungen.
Verwenden Sie klare, interaktive 3D-Modelle, um Patienten ihre Erkrankung und Behandlungsoptionen verständlich zu machen – für bessere Kommunikation, Einwilligung und Vertrauen.*
Die KI-Segmentierung erkennt und trennt automatisch anatomische Strukturen wie Organe, Knochen und Gewebe aus CT- oder MRT-Scans. Anstatt jede Region von Hand zu zeichnen, erledigen KI-Modelle diese Aufgabe in Sekunden, indem sie Muster aus Tausenden von Experten-beschrifteten Bildern erkennen.
Diese Modelle basieren auf Deep Learning – typischerweise auf Convolutional Neural Networks (CNNs) – und werden mit großen Datensätzen anonymisierter DICOM-Scans trainiert. Nach dem Training können sie neue Daten strukturgenau segmentieren.
Dies beschleunigt die radiologische Analyse, die OP-Planung und die Erstellung von 3D-Modellen und verbessert gleichzeitig die Genauigkeit und Teamkommunikation. In VR oder AR ermöglicht es ein klares, räumliches Verständnis komplexer Anatomie.
Medicalholodeck AI verwandelt langsame, manuelle Segmentierung in einen schnellen, präzisen und immersiven Prozess – und unterstützt Fachleute dabei, effizienter zu arbeiten und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Medicalholodeck unterstützt eine wachsende Auswahl an leistungsstarken Segmentierungsmodellen, die von führenden Institutionen und KI-Frameworks entwickelt wurden, um präzise und effiziente Ergebnisse für unterschiedlichste Anforderungen in der medizinischen Bildgebung zu liefern.
Die folgenden Modelle werden derzeit unterstützt und laufend aktualisiert:
Zuverlässige Erkennung von 117 Organen und Strukturen in CT-Bildern (1,5 mm Auflösung). Modell erstellt vom Forschungs- und Analysezentrum des Universitätsspitals Basel und öffentlich zugänglich gemacht als TotalSegmentator.
Schnelle und zuverlässige Erkennung von 117 Organen und Strukturen in CT-Bildern (3 mm Auflösung). Modell erstellt vom Forschungs- und Analysezentrum des Universitätsspitals Basel und öffentlich zugänglich gemacht als TotalSegmentator.
Zuverlässige Erkennung von 56 Organen und Strukturen in MRT-Bildern (1,5 mm Auflösung). Modell erstellt vom Forschungs- und Analysezentrum des Universitätsspitals Basel und öffentlich zugänglich gemacht als TotalSegmentator.
Zuverlässige Erkennung von Lungengefäßen, Luftröhre und Bronchien. Modell erstellt vom Forschungs- und Analysezentrum des Universitätsspitals Basel und veröffentlicht als Teil von TotalSegmentator.
Zuverlässige Erkennung von Körper, Rumpf, Haut und Extremitäten. Modell erstellt vom Forschungs- und Analysezentrum des Universitätsspitals Basel und veröffentlicht als Teil von TotalSegmentator.
Erkennung von Drüsenhöhlen im Kopfbereich. Modell erstellt vom Forschungs- und Analysezentrum des Universitätsspitals Basel und veröffentlicht als Teil von TotalSegmentator.
Erkennung der Kopfmuskulatur. Modell erstellt vom Forschungs- und Analysezentrum des Universitätsspitals Basel und veröffentlicht als Teil von TotalSegmentator.
Erkennung von Halsknochen und -gefäßen. Modell erstellt vom Forschungs- und Analysezentrum des Universitätsspitals Basel und veröffentlicht als Teil von TotalSegmentator.
Erkennung der Halsmuskulatur. Modell erstellt vom Forschungs- und Analysezentrum des Universitätsspitals Basel und veröffentlicht als Teil von TotalSegmentator.
Erkennung der Koronararterien. Diese Modelle wurden nicht mit dem vollständigen totalsegmentator-Datensatz, sondern mit kleineren Datensätzen trainiert. Daher kann die Robustheit eingeschränkt sein. Modell erstellt vom Forschungs- und Analysezentrum des Universitätsspitals Basel und veröffentlicht als Teil von TotalSegmentator.
pages.aiNew.aimodelsCerebralText TotalSegmentator.
Erkennung von Pleura- und Perikardergüssen. Diese Modelle wurden nicht mit dem vollständigen totalsegmentator-Datensatz, sondern mit kleineren Datensätzen trainiert. Daher kann ihre Robustheit eingeschränkt sein. Modell erstellt vom Forschungs- und Analysezentrum des Universitätsspitals Basel und veröffentlicht als Teil von TotalSegmentator.
Erkennung von Hüftimplantaten. Diese Modelle wurden nicht mit dem vollständigen totalsegmentator-Datensatz, sondern mit kleineren Datensätzen trainiert. Daher kann ihre Robustheit eingeschränkt sein. Modell erstellt vom Forschungs- und Analysezentrum des Universitätsspitals Basel und veröffentlicht als Teil von TotalSegmentator.
Erkennung von Lebergefäßen und Tumoren. Diese Modelle wurden nicht mit dem vollständigen totalsegmentator-Datensatz, sondern mit kleineren Datensätzen trainiert. Daher ist die Robustheit möglicherweise geringer. Modell erstellt vom Forschungs- und Analysezentrum des Universitätsspitals Basel und veröffentlicht als Teil von TotalSegmentator.
Erkennung der Augenmuskulatur. Diese Modelle wurden nicht mit dem vollständigen totalsegmentator-Datensatz, sondern mit kleineren Datensätzen trainiert. Daher könnte ihre Leistung weniger robust sein. Modell erstellt vom Forschungs- und Analysezentrum des Universitätsspitals Basel und veröffentlicht als Teil von TotalSegmentator.
Zuverlässige Segmentierung von 104 anatomischen Strukturen in CT-Bildern. Modell erstellt vom MONAI-Team und veröffentlicht als Teil von MONAI Model Zoo.
Segmentierung von 133 Strukturen aus T1W-MRT-Bildern. Modell erstellt von der Vanderbilt University und dem MONAI-Team und veröffentlicht als Teil von MONAI Model Zoo.
Segmentierung von 13 anatomischen Strukturen aus CT-Bildern. Modell erstellt vom MONAI-Team und veröffentlicht als Teil von MONAI Model Zoo.
Segmentierung von Pankreas und Pankreastumor aus CT-Bildern. Modell erstellt vom MONAI-Team und veröffentlicht als Teil von MONAI Model Zoo.
Segmentierung der Prostata aus MRT-Bildern. Modell erstellt von Keno Bressem und veröffentlicht als Teil von MONAI Model Zoo.
Segmentierung der Milz aus CT-Bildern. Modell erstellt vom MONAI-Team und veröffentlicht als Teil von MONAI Model Zoo.
Segmentierung der Milz aus CT-Bildern mit DeepEdit. Modell erstellt vom MONAI-Team und veröffentlicht als Teil von MONAI Model Zoo
Medicalholodeck bietet intuitive Werkzeuge für schnelles, effizientes und kooperatives Arbeiten mit segmentierten medizinischen Daten – sei es für OP-Planung, Lehre oder Fallbesprechungen.*
Schalten Sie die Sichtbarkeit einzelner Organe oder Regionen schnell um, um bestimmte anatomische Strukturen zu isolieren und Ihre Analyse zu fokussieren.
Sparen Sie Zeit und stellen Sie Konsistenz sicher mit intelligenten Voreinstellungen, indem Sie KI- und Visualisierungseinstellungen speichern.
Führen Sie präzise 3D-Messungen direkt im Modell durch, um eine genaue und detaillierte Analyse zu ermöglichen.
Stellen Sie mehrere Datensätze nebeneinander dar und vergleichen Sie sie, um Veränderungen zu bewerten und Ergebnisse im Zeitverlauf zu verfolgen.
Zusammenarbeiten in Echtzeit mit Kolleg:innen, Studierenden oder Remote-Teams. Teilen Sie Sitzungen, um Fälle gemeinsam in einer virtuellen Umgebung zu erkunden und zu besprechen.
Sitzungen mit der integrierten Funktion aufzeichnen RXR-Funktion für einfache Wiedergabe. Speichern Sie Ihre Arbeit, exportieren Sie Einstellungen und teilen Sie Fälle sicher lokal oder institutionsübergreifend.
Medicalholodeck unterstützt die Integration benutzerdefinierter Modelle, sodass Sie KI-Engines Ihrer Institution oder von Drittanbietern verwenden können. Kontaktieren Sie uns um Ihre Konfiguration zu besprechen.
Integrationsoptionen
Verwendung in der Cloud
Führen Sie die Segmentierung sicher in der Medicalholodeck-Cloud aus – keine Installation erforderlich, immer aktuell und geräteübergreifend zugänglich.
Lokal verwenden
Behalten Sie alle Daten intern mit lokaler Segmentierung auf Hochleistungs-PCs oder -Servern – keine Internetverbindung erforderlich.
Integrationsoptionen für Unternehmen
Integration in Krankenhaussysteme, PACS oder benutzerdefinierte KI-Modelle. API-Zugriff und lokale Bereitstellung verfügbar.
Für Unterstützung bei Einrichtung und Bereitstellung kontaktieren Sie uns unter support@medicalholodeck.com
Geschwindigkeit
Die KI-Segmentierung ist in der Regel in weniger als 60 Sekunden abgeschlossen und bietet nahezu sofortigen Zugriff auf hochwertige 3D-Modelle sowie eine Optimierung klinischer und didaktischer Workflows.
Genauigkeit
Die KI-Modelle von Medicalholodeck sind mit umfangreichen, von Experten annotierten Datensätzen trainiert, um konsistente und hochpräzise Ergebnisse in typischen Bildgebungs-Szenarien zu gewährleisten.
Compliance
Alle Verarbeitungen sind mit Blick auf Datensicherheit konzipiert und entsprechen strengen Datenschutzvorgaben – vollständig konform mit den Anforderungen der DSGVO und HIPAA für den sicheren klinischen Einsatz.
