Aiuto diagnostico, quantificazione, caratterizzazione, ricostruzione di immagini: l'intelligenza artificiale medica a portata di mano per la radiologia

KEROS

Soluzione AI per l’assistenza diagnostica alla risonanza magnetica del ginocchio

KEROS è una soluzione di radiologia aumentata con intelligenza artificiale per la risonanza magnetica del ginocchio. Analizza automaticamente le principali strutture anatomiche del ginocchio e rileva le lesioni di legamenti, menischi e cartilagini. È compatibile con tutti i tipi di macchine e si integra automaticamente negli ambienti di lettura abituali del radiologo, nei PACS o nelle stazioni di revisione.

Rilevamento e caratterizzazione delle lesioni

KEROS rileva e caratterizza le lesioni di legamenti, menischi e cartilagini.

Generazione automatica di un rapporto precompilato  ​

KEROS genera automaticamente un rapporto precompilato, sia un rapporto dettagliato in formato PDF, sia un rapporto sintetico in formato “Secondary Capture”. Questo report è disponibile sul PACS o sulla stazione di revisione come serie aggiuntiva.

  • RISONANZA MAGNETICA
  • GINOCCHIO
  • LIGAMENTI
  • MENISQUI
  • CARTIGLIE
  • PACS
  • AI

Migliorare le prestazioni diagnostiche

Migliorare le prestazioni diagnostiche

Strutturazione della comunicazione

Con i pazienti e i corrispondenti

Risparmiare tempo

Accelerazione dell’interpretazione degli esami

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Témoignage

“Da oltre un anno utilizziamo KEROS in clinica per l’interpretazione delle nostre risonanze magnetiche del ginocchio. La nostra esperienza con la soluzione è che rafforza l’affidabilità della diagnosi fatta dal radiologo e gli permette di andare dritto al punto nella sua esplorazione, identificando preventivamente le lesioni potenzialmente presenti nelle strutture analizzate. Uno strumento che diventerà sicuramente indispensabile, soprattutto per gli esami di pazienti gestiti in un contesto traumatico!”

Dr Stephen Binsse,

Radiologist
APHP and imaging center Soissons

Pubblicazioni

 

  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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