3DICOM F&E

Voll ausgestatteter DICOM-Viewer für 3D-Visualisierung, Segmentierung und 3D-Druck

3Dicom R&D konvertiert medizinische 2D-Bilder in 3D-Rekonstruktionen, konvertiert DICOMs in JPG/PNG und ermöglicht die Segmentierung für den 3D-Druck anatomischer Strukturen. Alles für nur $69,95 pro Monat.

3Dicom R&D funktioniert sowohl auf Windows als auch auf Mac

Haftungsausschluss: 3Dicom R&D ist KEIN medizinisches Gerät und nur für Forschungs-, Wissenschafts- und Bildungszwecke bestimmt.

Konvertieren Sie CT- und MRT-Scans einfach in JPEG/PNG- und STL-Dateien

Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Medizin und insbesondere in der medizinischen Bildgebung führt zu einer massiven jährlichen Wachstumsrate (Compound Annual Growth Rate, CAGR) von 30,41 TP2T.

Bevor KI-Modelle auf den Markt kommen können, sind riesige Datensätze mit gekennzeichneten medizinischen Bildern erforderlich, um neuronale Faltungsnetze zu trainieren, um gefährdete Organe, verschiedene Pathologien und anatomische Strukturen zu identifizieren und automatisch zu segmentieren.

3Dicom R&D ermöglicht die Erstellung einer hochgenauen Segmentierung der Anatomie mit sowohl manueller als auch regelbasierter Segmentierung und Inselentfernung, die dann als mehrklassige und binäre Masken zur Verwendung in diesen Trainingsdatensätzen sowie zur Erstellung von physischen 3D-Drucken exportiert werden können anatomische Modelle.

Unser Entwicklungsteam arbeitet derzeit an APIs und SDKs, damit Forscher die Ergebnisse ihrer maschinellen Lern- und KI-Modelle in die F&E-Software integrieren und testen können, um ein vollständiges medizinisches Bildforschungstool zu erhalten.


Nutzen Sie vorhandene Scan-Datenbanken und unterrichten Sie Medizinstudenten mit virtuellen Modellen echter Anatomie und Pathologie

Studien an Leichen bieten Medizinstudenten einen beispiellosen praktischen Einblick in die menschliche Anatomie. Die Kosten für Leichen sind jedoch hoch und beschränken ihr Lernen auf den Körper und die Pathologien eines Patienten.

Durch die Kombination des fortschrittlichen 3D-Renderings von 3Dicom R&D, der realistischen Farbwiedergabe und der Nutzung von Tausenden von Open-Source-CT- und MRT-Scans mit verschiedenen Pathologien aus Datenbanken wie z Das Cancer Imaging Archivekönnen Sie Ihren Schülern mit virtueller Anatomie und Pathologie einen breiteren Zugang zu radiologischen Bildern ermöglichen.

Verbessern Sie virtuelle pathologische Scans mit 2D- und 3D-Beschriftungen, die von unserem Annotationstool und der Segmentierung der Pathologie bereitgestellt werden.

Konvertieren Sie radiologische 2D-Bilder innerhalb von Minuten in 3D-druckbare anatomische Modelle

Eine vollständige Suite von Segmentierungswerkzeugen ermöglicht es Forschern, Pädagogen und sogar Studenten, bestimmte anatomische Strukturen mit unterschiedlichen Farben und Beschriftungen zu segmentieren.

Mit halbautomatischen Techniken wie Schwellwertfüllung, Füllstandsverfolgung und Inselentfernung können Scans schnell segmentiert werden, wobei kleine Änderungen manuell vorgenommen werden.

In der Software können Segmente in 3D betrachtet und dem anfänglichen Scan überlagert werden, um ein kontextbezogenes Verständnis dieser Anatomie, Pathologie oder sogar des Implantats zu ermöglichen.

Segmentierte Anatomie und Pathologie können in STL-, OBJ- oder PLY-Dateitypen zur Verwendung in Modellierungssoftware und auch zur Herstellung physischer anatomischer 3D-Modelle mit 3D-Druck oder herkömmlicher Fertigung exportiert werden.

In-Silico-Modellierung und Integration medizinischer KI-Modelle

Wir arbeiten ständig an neuen Integrationen mit Programmen und Toolkits von Drittanbietern, um eine In-silico-Modellierung mit vollständiger volumetrischer 3D- und Materialanalyse zu ermöglichen.

Benutzer haben auch die Möglichkeit, die integrierte MCAD-Funktion (Medical Computer Aided Design) zu verwenden, um medizinische Geräte von Schrauben bis hin zu patientenspezifischen Implantaten „in“ die Anatomie des virtuellen Patienten zu importieren, zu manipulieren und zu positionieren.

Testen Sie Ihre Hypothesen und die Passform und das Design Ihres nächsten medizinischen Geräts mit virtuellen Patienten, die aus radiologischen Bildern realer Patienten erstellt wurden.

Konzeptbild für 2D-Messwerkzeug