Accélérez votre flux de travail grâce à la segmentation pilotée par l'IA intégrée à la réalité virtuelle et augmentée immersive.
L’IA de Medicalholodeck soutient les soins de santé, l’éducation et les soins aux patients grâce à une segmentation avancée et à une visualisation 3D immersive.
Éducateurs et étudiants bénéficient d’un apprentissage interactif basé sur l’anatomie avec des modèles 3D segmentés issus de données réelles de patients.
Chirurgiens utilisez Medicalholodeck AI pour une planification précise, en explorant l’anatomie segmentée en 3D pour mieux comprendre et préparer les procédures complexes.*
Radiologues accélérez l’interprétation des images grâce à la segmentation automatique, obtenant des résultats rapides et spécifiques qui réduisent l’effort manuel et améliorent l’efficacité.*
Hôpitaux utilisez des modèles 3D pour améliorer la collaboration, soutenir les décisions de traitement et rationaliser les flux de travail quotidiens.*
Patients comprennent mieux leur diagnostic et leur traitement grâce aux visualisations 3D, améliorant le consentement et renforçant la confiance avec les équipes de soins.*
Générez des modèles 3D segmentés à partir de scanners CT ou IRM en quelques secondes. L’IA détecte automatiquement les structures anatomiques, ce qui permet de gagner du temps et de réduire le travail manuel.
Segmentez un large éventail d'organes et de structures anatomiques. Permettez une visualisation précise, une analyse ciblée et une exploration du corps entier.
Accédez à une bibliothèque croissante de modèles d’IA adaptés à des régions spécifiques du corps et à différents types d’imagerie – y compris les scanners thoraciques et du corps entier. Choisissez le modèle adapté à votre usage clinique ou pédagogique.
Explorez l’anatomie segmentée en 3D immersive à l’aide de casques VR, de PC ou d’appareils mobiles. Medicalholodeck propose une interaction spatiale intuitive avec les données spécifiques du patient pour favoriser une compréhension approfondie et une communication claire.
Planifiez des procédures complexes avec des modèles 3D précis et spécifiques au patient, améliorant la compréhension spatiale et soutenant de meilleurs résultats.*
Intégrez l’anatomie réelle de patients dans les salles de classe, les laboratoires et les simulations. Idéal pour enseigner l’anatomie, la radiologie et les flux chirurgicaux dans des environnements immersifs.
Utilisez des modèles 3D clairs et interactifs pour aider les patients à comprendre leur état et leurs options de traitement, améliorant ainsi la communication, le consentement et la confiance.*
La segmentation par IA détecte et sépare automatiquement les structures anatomiques comme les organes, les os et les tissus à partir de scanners CT ou IRM. Au lieu de dessiner chaque région à la main, les modèles d’IA accomplissent la tâche en quelques secondes grâce à la reconnaissance de motifs issus de milliers d’images annotées par des experts.
Basés sur l’apprentissage profond – généralement des réseaux neuronaux convolutifs (CNNs) – ces modèles sont entraînés sur de grands ensembles de données d’images DICOM anonymisées. Une fois entraînés, ils peuvent segmenter de nouvelles données avec précision, structure par structure.
Cela accélère l’analyse radiologique, la planification chirurgicale et la création de modèles 3D, tout en améliorant la précision et la communication entre les équipes. En VR ou AR, cela permet une compréhension spatiale claire de l’anatomie complexe.
Medicalholodeck AI transforme une segmentation lente et manuelle en un processus rapide, précis et immersif – aidant les professionnels à travailler plus efficacement et à prendre des décisions éclairées.
Medicalholodeck prend en charge une gamme croissante de modèles de segmentation haute performance, développés par des institutions de premier plan et des frameworks d’IA, afin de fournir des résultats précis et efficaces pour divers besoins en imagerie médicale.
Les modèles suivants sont actuellement pris en charge et régulièrement mis à jour :
Détection robuste de 117 organes et structures dans les images CT (résolution de 1,5 mm). Modèle créé par le département de Recherche et d’Analyse de l’Hôpital Universitaire de Bâle et rendu public sous le nom TotalSegmentator.
Détection rapide et robuste de 117 organes et structures dans les images CT (résolution de 3 mm). Modèle créé par le département de Recherche et d’Analyse de l’Hôpital Universitaire de Bâle et rendu public sous le nom TotalSegmentator.
Détection robuste de 56 organes et structures dans les images IRM (résolution de 1,5 mm). Modèle créé par le département de Recherche et d’Analyse de l’Hôpital Universitaire de Bâle et rendu public sous le nom TotalSegmentator.
Détection robuste des vaisseaux pulmonaires, de la trachée et des bronches. Modèle créé par le département de Recherche et d’Analyse de l’Hôpital Universitaire de Bâle et rendu public dans le cadre de TotalSegmentator.
Détection robuste du corps, du tronc, de la peau et des extrémités. Modèle créé par le département de Recherche et d’Analyse de l’Hôpital Universitaire de Bâle et rendu public dans le cadre de TotalSegmentator.
Détection des cavités glandulaires de la tête. Modèle créé par le département de Recherche et d’Analyse de l’Hôpital Universitaire de Bâle et rendu public dans le cadre de TotalSegmentator.
Détection des muscles de la tête. Modèle créé par le département de Recherche et d’Analyse de l’Hôpital Universitaire de Bâle et rendu public dans le cadre de TotalSegmentator.
Détection des os et vaisseaux du cou. Modèle créé par le département de Recherche et d’Analyse de l’Hôpital Universitaire de Bâle et rendu public dans le cadre de TotalSegmentator.
Détection des muscles du cou. Modèle créé par le département de Recherche et d’Analyse de l’Hôpital Universitaire de Bâle et rendu public dans le cadre de TotalSegmentator.
Détection des artères coronaires. Ces modèles ne sont pas entraînés sur l’ensemble du jeu de données totalsegmentator mais sur d’autres jeux plus petits. Leur robustesse peut donc être moindre. Modèle créé par le département de Recherche et d’Analyse de l’Hôpital Universitaire de Bâle et rendu public dans le cadre de TotalSegmentator.
pages.aiNew.aimodelsCerebralText TotalSegmentator.
Détection d’épanchement pleural et péricardique. Ces modèles ne sont pas entraînés sur l’ensemble du jeu totalsegmentator, mais sur des jeux de données plus petits. Leur robustesse peut être moindre. Modèle créé par le département de Recherche et d’Analyse de l’Hôpital Universitaire de Bâle et rendu public dans le cadre de TotalSegmentator.
Détection des implants de hanche. Ces modèles ne sont pas entraînés sur l'ensemble du jeu de données totalsegmentator, mais sur des ensembles plus petits. Leur robustesse peut donc être moindre. Modèle créé par le département de Recherche et d’Analyse de l’Hôpital Universitaire de Bâle et rendu public dans le cadre de TotalSegmentator.
Détection des vaisseaux et des tumeurs du foie. Ces modèles ne sont pas entraînés sur l’ensemble du jeu totalsegmentator, mais sur des ensembles de données plus petits. Leur robustesse peut être moindre. Modèle créé par le département de Recherche et d’Analyse de l’Hôpital Universitaire de Bâle et rendu public dans le cadre de TotalSegmentator.
Détection des muscles oculomoteurs. Ces modèles ne sont pas entraînés sur le dataset complet totalsegmentator mais sur de petits jeux de données. Leur robustesse peut donc être moindre. Modèle créé par le département de Recherche et d’Analyse de l’Hôpital Universitaire de Bâle et rendu public dans le cadre de TotalSegmentator.
Segmentation robuste de 104 structures anatomiques dans les images CT. Modèle créé par l’équipe MONAI et rendu public dans le cadre de MONAI Model Zoo.
Segmentation de 133 structures à partir d’une IRM T1W. Modèle créé par l’Université Vanderbilt et l’équipe MONAI, rendu public dans le cadre de MONAI Model Zoo.
Segmentation multi-organes de 13 structures à partir d’une image CT. Modèle créé par l’équipe MONAI et rendu public dans le cadre de MONAI Model Zoo.
Segmentation du pancréas et de la tumeur pancréatique à partir d’une image CT. Modèle créé par l’équipe MONAI et rendu public dans le cadre de MONAI Model Zoo.
Segmentation de la prostate à partir d’images IRM. Modèle créé par Keno Bressem et rendu public dans le cadre de MONAI Model Zoo.
Segmentation de la rate à partir d’images CT. Modèle créé par l’équipe MONAI et rendu public dans le cadre de MONAI Model Zoo.
Segmentation de la rate à partir d’images CT à l’aide de DeepEdit. Modèle créé par l’équipe MONAI et rendu public dans le cadre de MONAI Model Zoo
Medicalholodeck propose des outils intuitifs pour un travail rapide, efficace et collaboratif avec des données médicales segmentées – que ce soit pour planifier une chirurgie, enseigner ou analyser des cas cliniques.*
Basculez rapidement la visibilité d'organes ou de régions spécifiques pour isoler certaines structures anatomiques et concentrer votre analyse.
Gagnez du temps et assurez la cohérence grâce aux préréglages intelligents en enregistrant les paramètres d’IA et de visualisation.
Effectuez des mesures 3D précises directement dans le modèle pour une analyse exacte et détaillée.
Affichez et comparez plusieurs ensembles de données côte à côte pour évaluer les changements et suivre les résultats au fil du temps.
Collaborer en temps réel avec des collègues, des étudiants ou des équipes à distance. Partagez des sessions pour explorer et discuter des cas ensemble dans un environnement virtuel.
Capturez les sessions avec la fonctionnalité intégrée fonction RXR pour une lecture facile. Enregistrez votre travail, exportez les paramètres et partagez les cas en toute sécurité localement ou entre institutions.
Medicalholodeck prend en charge l'intégration de modèles personnalisés, vous permettant d'utiliser des moteurs d’IA formés par votre institution ou par des tiers. Contactez-nous pour discuter de votre configuration.
Options d’Intégration
Utiliser sur le Cloud
Exécutez la segmentation en toute sécurité sur le cloud Medicalholodeck – aucune installation requise, toujours à jour, accessible sur tous les appareils.
Utiliser Localement
Conservez toutes les données en interne grâce à la segmentation locale sur des PC ou serveurs haute performance – sans connexion Internet requise.
Options d’Intégration Entreprise
Intégrez avec les systèmes hospitaliers, PACS ou des modèles d’IA personnalisés. Accès API et déploiement sur site disponibles.
Pour l’assistance à la configuration et au déploiement, contactez-nous à support@medicalholodeck.com
Vitesse
La segmentation par IA s’effectue généralement en moins de 60 secondes, offrant un accès quasi immédiat à des modèles 3D de haute qualité et rationalisant les flux de travail cliniques et éducatifs.
Précision
Les modèles d’IA de Medicalholodeck sont entraînés sur de vastes ensembles de données annotées par des experts afin de garantir des résultats constants et précis dans des scénarios d’imagerie standard.
Conformité
Tous les traitements sont conçus dans un souci de sécurité des données et respectent des réglementations strictes en matière de confidentialité – entièrement conformes aux exigences du RGPD et de la HIPAA pour une utilisation clinique sécurisée.
