KEROS™
KI-Lösung zur Diagnoseunterstützung bei der Interpretation von Knie-MRTs
KEROS™ ist eine Lösung für Augmented Radiology mit künstlicher Intelligenz für die MRT des Knies. Sie analysiert automatisch die wichtigsten anatomischen Strukturen des Knies und erkennt Verletzungen von Bändern, Menisken und Knorpeln. Sie lässt sich automatisch in die üblichen Ausleseumgebungen des Radiologen, PACS oder Review-Stationen integrieren.
Erkennung und Charakterisierung von Läsionen
KEROS™ erkennt und charakterisiert automatisch die häufigsten Verletzungen von Bändern, Menisken und Knorpeln.
Automatische Erstellung eines vorausgefüllten Berichts
KEROS™ erstellt automatisch einen detaillierten Bericht (PDF-Format) und/oder einen zusammenfassenden Bericht (Secondary Capture-Format). Dieser Bericht ist in der Untersuchung des Patienten als zusätzliche Serie verfügbar.
- MRT
- KNIE
- LIGAMENTS
- MENISKEN
- KARTILAGEN
- PACS
- IA
Sparen Sie Zeit, sichern Sie Ihre Diagnose und optimieren Sie Ihren Arbeitsablauf mit Incepto
Erfahrungsbericht
“Wir verwenden KEROS™ in der Klinik seit über einem Jahr für die Interpretation unserer Knie-MRTs. Unsere Erfahrung mit der Lösung ist, dass sie die Zuverlässigkeit der vom Radiologen gestellten Diagnose erhöht und es ermöglicht, bei der Untersuchung direkt zum Ziel zu kommen, indem potenziell vorhandene Läsionen in den untersuchten Strukturen vorab identifiziert werden. Ein Werkzeug, das sicherlich unentbehrlich werden wird, insbesondere bei Untersuchungen von Patienten, die im Zusammenhang mit einem Trauma behandelt werden!”
Dr Stephen Binsse,
Radiologe
APHP und Zentrum für Bildgebung Soissons
Publikationen
- Meniscal lesion detection and characterization in adult knee MRI: A deep learning model approach with external validation
B.Rizk H.Brat P.Zille R.Guillin C.Pouchy C.Adam R.Ardon G.d’Assignies Physica Medica Volume 83, March 2021, Pages 64-71 - Tran A, Lassalle L, Zille P, Guillin R, Pluot E, Adam C, Charachon M, Brat H, Wallaert M, d’Assignies G, Rizk B. Deep learning to detect anterior cruciate ligament tear on knee MRI: Multi-continental external validation. European Radiology. 2022 Jun 21:1-0.
- Deep learning to detect anterior cruciate ligament tear on knee MRI: first multi-continental external validation (JFR 2021)
- Comparative performance of an artificial intelligence algorithm and human annotators for meniscal crack detection (JFR 2022)
- Performance comparison of a deep learning algorithm and human readers on anterior cruciate ligament tear detection (ESSR 2022)
- Evaluation of Visual Explanation for Knee MRI pathologies classifiers (ECR 2022)
- Impact of AI for pathology detection from knee MRI (RSNA 2022)
- Performance comparison of a deep learning algorithm and human readers on anterior cruciate ligament tear detection (ECR 2023)
Das KEROS-Medizinprodukt ist ein reguliertes Gesundheitsprodukt und trägt die CE-Kennzeichnung, Klasse I.
Hersteller: Incepto Medical.
KEROS ist ein Hilfsmittel für die Diagnose und darf nicht allein zur Empfehlung einer Behandlung verwendet werden.
zu diagnostischen Zwecken verwendet werden. Bitte lesen Sie die Anweisungen in der Bedienungsanleitung sorgfältig durch.
des Benutzerhandbuchs. Bitte wenden Sie sich an contact@incepto-medical.com, um weitere Informationen zu erhalten. Letzte
Aktualisiert: 03/11/2022