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2-दिन का पूरी तरह कार्यशील नि:शुल्क परीक्षण शामिल है
Medicalholodeck AI उन्नत विभाजन और इमर्सिव 3D विज़ुअलाइज़ेशन के साथ स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा और रोगी देखभाल का समर्थन करता है।
शिक्षक और छात्र वास्तविक रोगी डेटा से प्राप्त विभाजित 3D मॉडलों के साथ इंटरएक्टिव, शरीर रचना-आधारित सीख प्राप्त करें।
सर्जन सटीक योजना के लिए Medicalholodeck AI का उपयोग करें, 3D में विभाजित शरीर रचना का अन्वेषण करके जटिल प्रक्रियाओं को बेहतर समझें और तैयार हों।*
रेडियोलॉजिस्ट स्वचालित विभाजन के साथ छवि व्याख्या को तेज करें, तेज़ और संरचना-विशिष्ट परिणाम प्राप्त करें जो मैन्युअल प्रयास को कम करें और दक्षता बढ़ाएं।*
अस्पताल 3D मॉडल का उपयोग करके सहयोग में सुधार करें, उपचार निर्णयों का समर्थन करें, और दैनिक कार्यप्रवाह को सरल बनाएं।*
मरीज 3D विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से अपने निदान और उपचार की बेहतर समझ प्राप्त करें, सहमति में सुधार करें और देखभाल टीमों के साथ विश्वास बनाएं।*
CT या MRI स्कैन से कुछ ही सेकंड में विभाजित 3D मॉडल बनाएं। एआई स्वचालित रूप से शरीर रचना संरचनाओं का पता लगाता है, समय बचाता है और मैन्युअल कार्य को कम करता है।
विभिन्न अंगों और शरीर रचना संरचनाओं का विभाजन करें। सटीक दृश्य, लक्षित विश्लेषण और पूर्ण शरीर अन्वेषण को सक्षम बनाएं।
सीने की सीटी और पूरे शरीर की स्कैनिंग सहित विशिष्ट शारीरिक क्षेत्रों और इमेजिंग प्रकारों के लिए अनुकूलित एआई मॉडलों की एक बढ़ती लाइब्रेरी तक पहुँचें। अपने नैदानिक या शैक्षिक उपयोग के लिए उपयुक्त मॉडल चुनें।
VR हेडसेट, पीसी या मोबाइल डिवाइस का उपयोग करके 3D में विभाजित शरीर रचना का इमर्सिव अन्वेषण करें। Medicalholodeck रोगी-विशिष्ट डेटा के साथ सहज, स्थानिक इंटरैक्शन प्रदान करता है जो गहरी समझ और स्पष्ट संचार को सक्षम बनाता है।
रोगी-विशिष्ट, शारीरिक रूप से सटीक 3D मॉडल के साथ जटिल प्रक्रियाओं की योजना बनाएं जो स्थानिक समझ को बढ़ाते हैं और बेहतर परिणामों में सहायता करते हैं।*
वास्तविक रोगी की शारीरिक रचना को कक्षाओं, प्रयोगशालाओं और सिमुलेशन में एकीकृत करें। इमर्सिव वातावरण में शरीर रचना, रेडियोलॉजी और शल्य क्रिया कार्यप्रवाह सिखाने के लिए आदर्श।
स्पष्ट, इंटरैक्टिव 3D मॉडल का उपयोग करें ताकि रोगी अपनी स्थिति और उपचार विकल्पों को समझ सकें, जिससे संचार, सहमति, और विश्वास में सुधार हो।*
AI विभाजन स्वचालित रूप से अंगों, हड्डियों और ऊतकों जैसी शारीरिक संरचनाओं को CT या MRI स्कैन से पहचानता और अलग करता है। प्रत्येक क्षेत्र को हाथ से खींचने के बजाय, AI मॉडल हजारों विशेषज्ञ-लेबल वाली छवियों से पैटर्न पहचानकर कुछ ही सेकंड में यह कार्य पूरा कर लेते हैं।
ये मॉडल डीप लर्निंग – आमतौर पर कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNNs) – का उपयोग करके बनाए जाते हैं और उन्हें बड़ी मात्रा में अज्ञात DICOM स्कैन डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। एक बार प्रशिक्षण पूरा हो जाने पर, वे नई डेटा संरचनाओं को सटीक रूप से विभाजित कर सकते हैं।
यह रेडियोलॉजिकल विश्लेषण, सर्जरी की योजना और 3D मॉडल निर्माण को तेज करता है, साथ ही सटीकता और टीम संचार में सुधार करता है। VR या AR में, यह जटिल शारीरिक रचनाओं की स्पष्ट, स्थानिक समझ को सक्षम बनाता है।
Medicalholodeck AI धीमी और मैनुअल विभाजन प्रक्रिया को तेज, सटीक और इमर्सिव अनुभव में बदल देता है – जिससे पेशेवर अधिक कुशलता से काम कर सकें और बेहतर निर्णय ले सकें।
Medicalholodeck अग्रणी संस्थानों और एआई फ्रेमवर्क्स द्वारा विकसित उच्च-प्रदर्शन विभाजन मॉडलों की एक बढ़ती श्रृंखला का समर्थन करता है, जो विभिन्न चिकित्सा इमेजिंग आवश्यकताओं के लिए सटीक और कुशल परिणाम प्रदान करते हैं।
निम्नलिखित मॉडल वर्तमान में समर्थित हैं और लगातार अपडेट किए जा रहे हैं:
CT इमेज में 117 अंगों और संरचनाओं की मज़बूत पहचान (1.5 मिमी रेजोल्यूशन)। यह मॉडल यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल बासेल के रिसर्च और एनालिसिस विभाग द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है: TotalSegmentator.
CT इमेज में 117 अंगों और संरचनाओं की तेज़ और मज़बूत पहचान (3 मिमी रेजोल्यूशन)। यह मॉडल यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल बासेल के रिसर्च और एनालिसिस विभाग द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है: TotalSegmentator.
MRI छवियों में 56 अंगों और संरचनाओं की मज़बूत पहचान (1.5 मिमी रेजोल्यूशन)। यह मॉडल यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल बासेल के अनुसंधान और विश्लेषण विभाग द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है: TotalSegmentator.
फेफड़ों की रक्त वाहिकाओं, श्वासनली और ब्रोन्कस की मज़बूत पहचान। यह मॉडल यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल बासेल के अनुसंधान और विश्लेषण विभाग द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है: TotalSegmentator.
शरीर, धड़, त्वचा और अंगों की मज़बूत पहचान। यह मॉडल यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल बासेल के अनुसंधान और विश्लेषण विभाग द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है: TotalSegmentator.
सिर की ग्रंथियों की गुहाओं की पहचान। यह मॉडल यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल बासेल के अनुसंधान और विश्लेषण विभाग द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है: TotalSegmentator.
सिर की मांसपेशियों की पहचान। यह मॉडल यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल बासेल के अनुसंधान और विश्लेषण विभाग द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है: TotalSegmentator.
गर्दन की हड्डियाँ और रक्त वाहिकाएँ की पहचान। यह मॉडल यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल बासेल के अनुसंधान और विश्लेषण विभाग द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है: TotalSegmentator.
गर्दन की मांसपेशियों की पहचान। यह मॉडल यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल बासेल के अनुसंधान और विश्लेषण विभाग द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है: TotalSegmentator.
कोरोनरी धमनियों की पहचान। ये मॉडल पूर्ण टोटलसेगमेंटेटर डेटा सेट पर प्रशिक्षित नहीं हैं, बल्कि कुछ छोटे डेटा सेट पर हैं। इसलिए, इनकी मजबूती कम हो सकती है। यह मॉडल बासेल यूनिवर्सिटी अस्पताल के अनुसंधान और विश्लेषण विभाग द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से जारी किया गया है: TotalSegmentator.
मस्तिष्क रक्तस्राव की पहचान। ये मॉडल पूरे totalsegmentator डेटासेट पर नहीं, बल्कि कुछ छोटे डेटासेट्स पर प्रशिक्षित हैं। इसलिए, इनकी विश्वसनीयता कम हो सकती है। यह मॉडल बासेल विश्वविद्यालय अस्पताल के अनुसंधान और विश्लेषण विभाग द्वारा बनाया गया है और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है: TotalSegmentator.
प्लूरल और पेरिकार्डियल इफ्यूजन की पहचान। ये मॉडल पूर्ण टोटलसेगमेंटेटर डेटासेट पर प्रशिक्षित नहीं हैं बल्कि कुछ छोटे डेटासेट्स पर हैं। इसलिए, इनकी कार्यक्षमता कम मजबूत हो सकती है। यह मॉडल बासेल यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल के अनुसंधान और विश्लेषण विभाग द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से जारी किया गया है: TotalSegmentator.
हिप इम्प्लांट का पता लगाना। ये मॉडल पूरी totalsegmentator डेटासेट पर प्रशिक्षित नहीं हैं बल्कि कुछ छोटे अन्य डेटासेट पर प्रशिक्षित हैं। इसलिए, अपेक्षा करें कि ये कम स्थिर रूप से काम करें। मॉडल विश्वविद्यालय अस्पताल बासेल के अनुसंधान और विश्लेषण विभाग द्वारा बनाया गया है और इसके भाग के रूप में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है TotalSegmentator.
यकृत की नसों और ट्यूमर का पता लगाना। ये मॉडल पूरे totalsegmentator डेटा सेट पर प्रशिक्षित नहीं हैं, बल्कि कुछ छोटे डेटा सेट पर हैं। इसलिए, इनकी कार्यक्षमता कम मजबूत हो सकती है। यह मॉडल बासेल विश्वविद्यालय अस्पताल के अनुसंधान और विश्लेषण विभाग द्वारा बनाया गया है और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है TotalSegmentator.
ऑकुलोमोटर मांसपेशियों का पता लगाना। ये मॉडल पूरे totalsegmentator डेटा सेट पर प्रशिक्षित नहीं हैं बल्कि कुछ छोटे डेटा सेट पर आधारित हैं। इसलिए, इनकी कार्यक्षमता कम मजबूत हो सकती है। यह मॉडल बासेल विश्वविद्यालय अस्पताल के अनुसंधान और विश्लेषण विभाग द्वारा बनाया गया है और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है TotalSegmentator.
CT छवियों में 104 शारीरिक संरचनाओं का मजबूत विभाजन। यह मॉडल MONAI टीम द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है MONAI Model Zoo.
T1W MRI छवि से 133 संरचनाओं का विभाजन। यह मॉडल Vanderbilt विश्वविद्यालय और MONAI टीम द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है MONAI Model Zoo.
CT छवियों से 13 संरचनाओं की बहु-अंग विभाजन। यह मॉडल MONAI टीम द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है MONAI Model Zoo.
CT छवियों से अग्न्याशय और अग्न्याशयी ट्यूमर का विभाजन। यह मॉडल MONAI टीम द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है MONAI Model Zoo.
MRI छवियों से प्रोस्टेट का विभाजन। यह मॉडल Keno Bressem द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है MONAI Model Zoo.
CT छवियों से प्लीहा का विभाजन। यह मॉडल MONAI टीम द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है MONAI Model Zoo.
DeepEdit का उपयोग करके CT छवियों से प्लीहा का विभाजन। यह मॉडल MONAI टीम द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है MONAI Model Zoo
धड़ और अंगों का पता लगाना। यह मॉडल बासेल विश्वविद्यालय अस्पताल के अनुसंधान और विश्लेषण विभाग द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है TotalSegmentator.
कशेरुकाओं का पता लगाना। यह मॉडल बासेल विश्वविद्यालय अस्पताल के अनुसंधान और विश्लेषण विभाग द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है TotalSegmentator.
8 यकृत खंडों का पता लगाना। यह मॉडल बासेल विश्वविद्यालय अस्पताल के अनुसंधान और विश्लेषण विभाग द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है TotalSegmentator.
गुर्दे की पुटिकाओं का पता लगाना। यह मॉडल बासेल विश्वविद्यालय अस्पताल के अनुसंधान और विश्लेषण विभाग द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है TotalSegmentator.
स्तनों का पता लगाना। यह मॉडल बासेल विश्वविद्यालय अस्पताल के अनुसंधान और विश्लेषण विभाग द्वारा बनाया गया और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है TotalSegmentator.
फेफड़े और फेफड़ों की गाँठों का पता लगाना। मॉडल BLUEMIND AI द्वारा प्रदान किया गया: Fitzjalen R., Aladin M., Nanyan G. और इसे सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है TotalSegmentator.
Medicalholodeck खंडित चिकित्सा डेटा के साथ तेज़, कुशल और सहयोगात्मक कार्य के लिए सहज टूल प्रदान करता है – चाहे आप सर्जरी की योजना बना रहे हों, पढ़ा रहे हों या नैदानिक मामलों की समीक्षा कर रहे हों।*
निर्दिष्ट अंगों या क्षेत्रों की दृश्यता को तेज़ी से टॉगल करें ताकि आप विशिष्ट शरीर रचना को अलग कर सकें और विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित कर सकें।
AI और विज़ुअलाइज़ेशन सेटिंग्स को स्टोर करके स्मार्ट प्रीसेट के साथ समय बचाएं और स्थिरता सुनिश्चित करें।
सटीक और विस्तृत विश्लेषण के लिए मॉडल के भीतर सीधे सटीक 3D माप करें।
परिवर्तनों का मूल्यांकन करने और समय के साथ परिणामों को ट्रैक करने के लिए कई डेटा सेट को साथ-साथ प्रदर्शित करें और तुलना करें।
सहयोग करें सहकर्मियों, छात्रों या दूरस्थ टीमों के साथ रीयल टाइम में सहयोग करें। मामलों की खोज और चर्चा के लिए वर्चुअल वातावरण में सत्र साझा करें।
एकीकृत फ़ीचर के साथ सत्र कैप्चर करें RXR फ़ीचर आसान पुनरावृत्ति के लिए। अपना कार्य सहेजें, सेटिंग्स निर्यात करें, और मामलों को स्थानीय रूप से या संस्थानों के बीच सुरक्षित रूप से साझा करें।
Medicalholodeck कस्टम मॉडल एकीकरण का समर्थन करता है, जिससे आप संस्थान-प्रशिक्षित या थर्ड-पार्टी एआई इंजन का उपयोग कर सकते हैं। संपर्क करें अपने सेटअप पर चर्चा करने के लिए।
एकीकरण विकल्प
क्लाउड पर उपयोग करें
Medicalholodeck क्लाउड पर सुरक्षित रूप से सेगमेंटेशन चलाएँ – इंस्टॉलेशन की आवश्यकता नहीं, हमेशा अपडेटेड, और सभी डिवाइसेज़ पर उपलब्ध।
स्थानीय रूप से उपयोग करें
सभी डेटा को इन-हाउस रखें – हाई परफॉर्मेंस पीसी या सर्वर पर स्थानीय सेगमेंटेशन के साथ – इंटरनेट की आवश्यकता नहीं।
एंटरप्राइज़ एकीकरण विकल्प
अस्पताल प्रणालियों, PACS या कस्टम एआई मॉडल के साथ एकीकरण करें। API एक्सेस और ऑन-प्रेमिस परिनियोजन उपलब्ध है।
सेटअप और डिप्लॉयमेंट समर्थन के लिए, हमसे संपर्क करें: support@medicalholodeck.com
गति
एआई सेगमेंटेशन आमतौर पर 60 सेकंड से कम समय में पूरा हो जाता है, जिससे उच्च गुणवत्ता वाले 3D मॉडल तक त्वरित पहुंच मिलती है और क्लिनिकल व शैक्षिक वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित किया जा सकता है।
सटीकता
Medicalholodeck के एआई मॉडल बड़े, विशेषज्ञ-एनोटेटेड डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं ताकि मानक इमेजिंग परिस्थितियों में लगातार और उच्च सटीकता वाले परिणाम सुनिश्चित किए जा सकें।
अनुपालन
सभी प्रोसेसिंग डेटा सुरक्षा को ध्यान में रखते हुए डिज़ाइन की गई है और यह कड़े गोपनीयता नियमों का पालन करती है – GDPR और HIPAA आवश्यकताओं के साथ पूरी तरह से मेल खाती है ताकि सुरक्षित क्लिनिकल उपयोग सुनिश्चित हो सके।
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