3DICOM 研究開発
3D視覚化、セグメンテーション、3D印刷用のフル機能のDICOMビューア
3Dicom R&Dは、2D医用画像を3D再構成に変換し、DICOMをJPG / PNGに変換し、解剖学的構造の3D印刷のセグメンテーションを可能にします。すべてのために 月額 $69.95。
3Dicom R&DはWindowsとMacの両方で動作します

免責事項:3Dicom R&Dは医療機器ではなく、研究、科学、教育の目的のみを目的としています。
CTおよびMRIスキャンをJPEG/PNGおよびSTLファイルに簡単に変換

医療、特に医用画像における人工知能の使用は、30.4%の大規模な複合年間成長率(CAGR)を伸ばしています。
AIモデルが市場に出る前に、畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、リスクのある臓器、さまざまな病状、および解剖学的構造を識別し、自動的にセグメント化するために、ラベル付けされた医療画像の膨大なデータセットが必要です。
3Dicom R&Dを使用すると、手動およびルールベースのセグメンテーションと島の除去の両方を使用して、解剖学的構造の非常に正確なセグメンテーションを作成できます。これらのマスクは、これらのトレーニングデータセットで使用したり、物理的な3D印刷を作成したりするために、マルチクラスおよびバイナリマスクとしてエクスポートできます。解剖学的モデル。
私たちの開発チームは現在、APIとSDKに取り組んでおり、研究者が機械学習とAIモデルの出力をR&Dソフトウェア内に統合してテストし、完全なエンドツーエンドの医療画像研究ツールを実現できるようにしています。
既存のスキャンデータベースを活用して、医学生に実際の解剖学と病理学の仮想モデルを教えます
死体研究は医学生に人体解剖学への比類のない実際的な露出を提供します、しかし死体の費用は高く、彼らの学習を一人の患者の体と病状に制限します。
3Dicom R&Dの高度な3Dレンダリング、リアルなカラーレンダリングを組み合わせ、数千のオープンソースCTおよびMRIスキャンを、 がんイメージングアーカイブ、仮想解剖学および病理学を使用して、放射線画像へのより広い露出を学生に提供できます。
注釈ツールとセグメント化病理学によって提供される2Dおよび3Dラベルを使用して、仮想病理学スキャンをさらに強化します。

2D放射線画像を数分以内に3D印刷可能な解剖学的モデルに変換します
セグメンテーションツールの完全なスイートにより、研究者、教育者、さらには学生でさえ、さまざまな色やラベルで特定の解剖学的構造をセグメント化することができます。
しきい値フラッドフィル、レベルトレース、アイランド除去などの半自動化された手法を使用して、手動で小さな編集を行うことでスキャンを迅速にセグメント化できます。
ソフトウェアを使用している間、セグメントを3Dで表示し、最初のスキャンにオーバーレイして、その解剖学的構造、病理学、さらにはインプラントのコンテキストを理解することができます。
セグメント化された解剖学および病理学をSTL、OBJ、またはPLYファイルタイプにエクスポートして、モデリングソフトウェアで使用したり、3D印刷または従来の製造を使用した物理的な3D解剖学的モデルの製造に使用したりできます。
インシリコモデリングと医療AIモデルの統合
私たちは常にサードパーティのプログラムやツールキットとの新しい統合に取り組んでおり、完全な3D体積分析および材料分析によるインシリコモデリングを可能にします。
ユーザーは、組み込みの医療用コンピューター支援設計(MCAD)機能を使用して、医療機器をねじから患者固有のインプラントに「仮想患者の解剖学的構造に」インポート、操作、および配置することもできます。
実際の患者の放射線画像から作成された仮想患者を使用して、仮説と次の医療機器の適合性と設計をテストします。


レイトレーシングと3D伝達関数を使用した最先端のカラーサーフェスレンダリング
グラフィックスおよびゲーム開発における高度な後処理技術を活用して、グレースケールMRIおよびCTスキャンの3Dボリュームレンダリングは、レイトレーシングおよび3D転送機能を備え、画像内のすべてのボクセルに正確な色を「マッピング」します。
画像診断には適していませんが、3Dの標準的なMRIおよびCTスキャンに色を追加すると、患者の理解が深まり、次の出版物、プレゼンテーション、マーケティング資料にさらに追加されます。
3Dicomのすべての機能と同様に、スキャンのカラーレンダリングはWindowsとMac OSの両方で機能し、必要なグラフィック処理能力を削減するように最適化されています。
3Dicom R&Dには…
最先端のカラーレンダリング
レイキャスティングおよび3D転送機能は、グレースケールMRIおよびCTスキャンをライフマッピングにもたらし、現実的な色の範囲を解剖学的構造にマッピングし、照明と影を使用して3Dモデルに奥行き知覚を追加します。
STL、OBJ、PLYファイルのインポートとエクスポート
MCADスイートを使用して、さまざまな3Dモデル形式をインポートし、3Dモデルを放射線スキャンまたはそれ自体に合わせてから、エクスポートする前に3Dモデルをマージ、複製、またはその他の方法で編集します。
ML/AIおよび/または一般的な3Dファイルタイプのマスクとしてセグメントをエクスポートします。
測定および注釈ツール
2Dおよび3D測定ツールを使用して定量的な結果を取得すると、距離、面積、円周、体積、および角度の測定が可能になります。
2Dビューでスキャンの対象領域に注釈を付けて、3Dモデルにラベルを追加します。
3Dの側面で新しい医学研究を実施する
3D再構成を使用して研究を設計し、従来の2Dイメージングと比較して患者と開業医の理解度を調査します。
3D視覚化を使用して結果を公開し、3Dicomソフトウェアから直接取得したビデオと画像を使用して次の会議で発表します。
バーチャルリアリティで結果を視覚化する(2022年6月)
Medical File Transfer Protocol(MFTP)を使用して、デスクトップソフトウェアからOculus Quest2ヘッドセットなどのスタンドアロンのバーチャルリアリティヘッドセットにメタから画像を転送し、完全に没入型のVRでスキャンを表示します。
そしてもっと…。
忍耐強い
3D画像の操作と視覚化
MD
共同医療ワークフローと分析
外科
手術の計画と3Dモデルの3Dプリントへのエクスポート
研究開発
医療画像セグメンテーションとAIモデル
デバイス上のDICOM画像の読み込み、ローカルファイルストレージ、標準の2Dビュー
回転、パン、ズームツールを使用して、CT、PET、MRIスキャンを2Dおよび3Dで視覚化します
直感的なHUウィンドウ機能により、内部の構造と構造が明らかになります
業界標準のツールを使用して 2D で測定し、注釈を付けます
ローカルPACSシステムと統合して、ワークフローを改善します
内部通信システムとのリモートコラボレーションセッションを実施する
特定の解剖学的構造をセグメント化し、3Dプリント用に.STLファイルにエクスポートします
MCADを使用して、患者固有のインプラントとガイドをインポートして視覚化します
医療機器のインシリコテストを実行し、R&Dフェーズの医療AIモデルの出力をテストします
3Dで実際の病理学と症例を使って医学生とバイオエンジニアを教育します。