3DICOM Ricerca e sviluppo
Visualizzatore DICOM completo per visualizzazione 3D, segmentazione e stampa 3D
3Dicom R&D converte le immagini mediche 2D in ricostruzioni 3D, converte i DICOM in JPG/PNG e consente la segmentazione per la stampa 3D di strutture anatomiche. Tutto per giusto $44,95 al mese.
3Dicom R&D funziona sia su Windows che su Mac
Dichiarazione di non responsabilità: 3Dicom R&D NON è un dispositivo medico ed è destinato esclusivamente a scopi di ricerca, scientifici e didattici.
Converti facilmente le scansioni TC e MRI in file JPEG/PNG e STL
L'uso dell'intelligenza artificiale in medicina e in particolare nell'imaging medico sta facendo crescere un enorme tasso di crescita annuale composto (CAGR) di 30,4%.
Prima che i modelli di intelligenza artificiale possano arrivare sul mercato, sono necessari vasti set di dati di immagini mediche etichettate per addestrare le reti neurali convoluzionali per identificare e segmentare automaticamente gli organi a rischio, varie patologie e strutture anatomiche.
3Dicom R&D consente la creazione di una segmentazione dell'anatomia altamente accurata con segmentazione sia manuale che basata su regole e rimozione dell'isola che possono quindi essere esportate come maschere multi-classe e binarie per l'uso in questi set di dati di addestramento, nonché per la creazione di materiali fisici stampati in 3D modelli anatomici.
Il nostro team di sviluppo sta attualmente lavorando su API e SDK per consentire ai ricercatori di integrare e testare i risultati dei loro modelli di apprendimento automatico e IA all'interno del software di ricerca e sviluppo per uno strumento completo di ricerca sull'immagine medica end-to-end.
Sfrutta i database di scansione esistenti e insegna agli studenti di medicina con modelli virtuali di anatomia e patologia reali
Gli studi sui cadaveri forniscono agli studenti di medicina un'esposizione pratica senza precedenti all'anatomia umana, tuttavia, il costo dei cadaveri è elevato e limita il loro apprendimento al corpo e alle patologie di un paziente.
Combinando il rendering 3D avanzato di 3Dicom R&D, la resa cromatica realistica e sfruttando le migliaia di scansioni TC e MRI open source con diverse patologie da database come L'archivio di imaging del cancro, puoi fornire ai tuoi studenti un'esposizione più ampia alle immagini radiologiche con anatomia e patologia virtuale.
Migliora ulteriormente le scansioni patologiche virtuali con le etichette 2D e 3D fornite dal nostro strumento di annotazione e dalla segmentazione della patologia.
Converti in pochi minuti le immagini radiologiche 2D in modelli anatomici stampabili in 3D
Una suite completa di strumenti di segmentazione consente a ricercatori, educatori e persino studenti di segmentare particolari strutture anatomiche con colori ed etichette diversi.
Utilizzando tecniche semiautomatiche come il riempimento della soglia, il tracciamento del livello e la rimozione dell'isola, le scansioni possono essere segmentate rapidamente con piccole modifiche apportate manualmente.
Mentre nel software, i segmenti possono essere visualizzati in 3D e sovrapposti alla scansione iniziale per fornire una comprensione contestuale di tale anatomia, patologia o persino impianto.
L'anatomia e la patologia segmentate possono essere esportate in tipi di file STL, OBJ o PLY per l'uso in software di modellazione e anche per la produzione di modelli anatomici 3D fisici utilizzando la stampa 3D o la produzione tradizionale.
Modellazione in-silico e integrazione di modelli di IA medica
Lavoriamo costantemente a nuove integrazioni con programmi e toolkit di terze parti per consentire la modellazione in-silico con analisi volumetrica e dei materiali 3D completa.
Gli utenti hanno anche la possibilità di utilizzare la funzionalità MCAD (Medical Computer Aided Design) integrata per importare, manipolare e posizionare dispositivi medici dalle viti agli impianti specifici del paziente "nell'anatomia virtuale del paziente".
Verifica le tue ipotesi e l'adattamento e il design del tuo prossimo dispositivo medico con pazienti virtuali creati da immagini radiologiche di pazienti reali.
