Augmented diagnosis, quantification, characterization, image reconstruction: medical artificial intelligence at your fingertips for radiology

KEROS

AI solution for diagnostic assistance for knee MRI

KEROS is an Artificial Intelligence Augmented Radiology solution for knee MRI. It automatically analyzes the main anatomical structures of the knee and detects lesions of ligaments, menisci and cartilages. It is compatible with all types of machines and integrates automatically into the radiologist’s usual reading environments, PACS or review stations 

Detection and characterization of lesions 

KEROS detects and characterizes lesions of ligaments, menisci and cartilages.

Automatic generation of a pre-filled report  

KEROS generates automatically a pre-filled report, either a detailed report in PDF format, or a synthetic report in “Secondary Capture” format. This report is available on your PACS or review station as an additional series.

  • IRM
  • GENOU
  • LIGAMENTS
  • MÉNISQUES
  • CARTILAGES
  • PACS
  • IA

Improve diagnostic performance

settings

Amélioration de la performance diagnostique

Statistically significant gain in sensitivity and specificity) 

Structuring of the communication

shield

Structuring of the communication

With patients and correspondents

Save time

settings

Save time

Acceleration of the interpretation of normal exams

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Témoignage

“Nous utilisons KEROS à la clinique depuis plus d’un an pour l’interprétation de nos IRM du genou. Notre expérience de la solution est qu’elle renforce la fiabilité du diagnostic posé par le radiologue et permet d’aller droit au but dans son exploration, en identifiant préalablement les lésions potentiellement présentes dans les structures analysées. Un outil qui deviendra surement indispensable, notamment pour des examens de patients pris en charge dans un contexte traumatique !”

Dr Stephen Binsse,

Radiologue
APHP et centre d’imagerie Soissons

Publications

 

  1. 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

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