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. 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
Risparmiare tempo, proteggere la diagnosi e ottimizzare il flusso di lavoro con Incepto
Testimony
“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
- 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)