Veye Lung Nodules
KI-Lösung für die Erkennung und das Management von Lungenknoten bei Thorax-CT-Scans
Veye Lung Nodules unterstützt Radiologen bei der Erkennung und Beurteilung von Lungenknötchen auf Thorax-CTs. Es analysiert automatisch Hunderte von DICOM-Bildern, um Lungenknötchen zu erkennen, zu quantifizieren, zu messen, zu klassifizieren und ihr Wachstum zu verfolgen. Veye Lung Nodules liefert seine Ergebnisse in einer vollständig integrierten Umgebung, innerhalb des üblichen radiologischen Arbeitsablaufs und der Infrastruktur.
Automatische Erkennung und Charakterisierung von Lungenknötchen
Veye Lung Nodules führt Messungen in 2D- und 3D-Einstellungen durch, klassifiziert solide und sub-solide Knötchen (einschließlich Mattigkeit) und verfügt über eine einstellbare Erkennungsschwelle.
Beurteilung des Lungenknotenwachstums, wenn die letzte Voruntersuchung im PACS verfügbar ist
Veye Lung Nodules ruft, falls verfügbar, die letzte Voruntersuchung ab und bewertet automatisch den Wachstumsprozentsatz und die Volumenverdopplungszeit (VDT) für jedes Knötchen.
Automatische Generierung eines leitliniengesteuerten Berichts und Integration einer zusätzlichen Serie direkt in das PACS
Veye Reporting erstellt einen Bericht mit den Ergebnissen von Veye Lung Nodules, der den Protokollen für die Lungenkrebsvorsorge folgt. Der Bericht enthält eine vollständige Beschreibung jedes gefundenen Knotens (Durchmesser, Volumen, Typologie, VDT, …) und eine 3D-Darstellung.
- Lungenkrebs
- Knötchen
- pulmonal
- Scanner
- Brust-CT
- Nachweis
- Wachstumsbeurteilung
Sparen Sie Zeit, gewinnen Sie Vertrauen in Ihre Diagnose und rationalisieren Sie Ihre Arbeitsabläufe mit Incepto
Testimonial
“Veye Lung Nodules hilft uns, indem es die Knoten automatisch erkennt, sie misst und mit den vorherigen Bildern vergleicht. Es hilft uns, mehr Zeit mit Patienten und Ärzten zu verbringen und unsere Arbeit besser zu machen.”
Dr Wouter de Monyé,
Spaarne Gasthuis,
Haarlem, the Netherlands
Publications
- Lung Nodule and Cancer Detection in CT Screening. Geoffrey D Rubin, MD. J Thorac Imaging. 2015 Mar; 30(2): 130–138.
- Med Image Anal. 2019 Jul;55:15-26. doi: 10.1016/j.media.2019.03.010. Epub 2019 Mar 28. Pulmonary nodule detection in CT scans with equivariant CNNs. Winkels M1, Cohen TS2.
- Martins Jarnalo CO, Linsen PVM, Blazís SP, van der Valk PHM, Dickerscheid DBM. Clinical evaluation of a deep-learning-based computer-aided detection system for the detection of pulmonary nodules in a large teaching hospital. Clin Radiol. 2021 Nov;76(11):838-845. doi: 10.1016/j.crad.2021.07.012. Epub 2021 Aug 14. PMID: 34404517.