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图像预处理与重建:利用深度学习算法(如U-Net、GAN)去除图像中的噪声和伪影,提高图像质量。
病灶检测与定位:通过目标检测算法(如Faster R-CNN、YOLO)在全图中速定位疑似病灶,并输出边界框和置信度。
量化分析与评估:对病灶进行量化分析,如计算肿瘤体积变化率、比较大径变化率等,为诊断分期和疗效评估提供依据。
应用场景:
低剂量CT去噪:降低CT辐剂量同时保留关键结构信息,提高诊断效能。
MRI运动伪影去除:减少因呼吸运动产生的伪影,提高肝脏病灶显示清晰度。
急诊脑卒中速诊断:在30秒内完成全脑CT扫描分析,自动标记脑出血位置和体积,为溶栓治疗争取时间。 |
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