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MedicalholodeckのAIは、高度なセグメンテーションと没入型3Dビジュアライゼーションで医療、教育、患者ケアを支援します。
教育者と学生 実際の患者データから得られたセグメント化された3Dモデルを使用し、インタラクティブな解剖学学習を実現。
外科医 Medicalholodeck AI を使用して正確な計画を立て、3D で分割された解剖構造を探索し、複雑な処置をよりよく理解して準備しましょう。*
放射線科医 自動セグメンテーションで画像解釈を加速し、迅速かつ構造に特化した結果を得ることで手作業を削減し、効率を向上させます。*
病院 3Dモデルを活用して協力を促進し、治療方針の決定を支援し、日常業務を効率化します。*
患者 3Dビジュアライゼーションを通じて診断と治療への理解を深め、同意の質を高め、医療チームとの信頼関係を築きます。*
CTまたはMRIスキャンから数秒でセグメント化された3Dモデルを生成。AIが自動的に解剖構造を検出し、時間を節約して手作業を減らします。
さまざまな臓器や解剖構造をセグメント化。正確な可視化、対象を絞った分析、全身の探索を可能にします。
胸部CTや全身スキャンを含む、特定の体の部位や画像タイプに特化したAIモデルのライブラリにアクセス。臨床または教育の用途に合ったモデルを選択できます。
VRヘッドセット、PC、またはモバイルデバイスを使用して、没入型3Dでセグメント化された解剖構造を探索。Medicalholodeckは、患者固有のデータとの直感的な空間的インタラクションを提供し、理解を深め、明確なコミュニケーションを支援します。
AIセグメンテーションは、CTやMRIスキャンから臓器、骨、組織などの解剖構造を自動的に検出・分離します。手作業で領域を描く代わりに、数千枚の専門家によってラベル付けされた画像からパターンを学習したAIモデルが数秒で処理を完了します。
これらのモデルは、通常は畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いたディープラーニングによって構築され、大規模な匿名化DICOMスキャンのデータセットでトレーニングされます。トレーニング後は、新しいデータを構造ごとに正確にセグメント化できます。
これにより、放射線分析、外科手術の計画、3Dモデルの作成が迅速になり、精度とチーム間のコミュニケーションが向上します。VRやARでは、複雑な解剖構造を空間的に明確に理解できます。
Medicalholodeck AIは、手作業で時間のかかるセグメンテーションを、高速・正確・没入型のプロセスに変え、専門家が効率的に作業し、より良い判断を下せるように支援します。
Medicalholodeckは、主要な機関やAIフレームワークによって開発された高性能なセグメンテーションモデルを拡充し続け、幅広い医用画像ニーズに対して正確かつ効率的な結果を提供します。
現在サポートされており、継続的に更新されているモデルは以下の通りです：
CT画像で117の臓器および構造を高精度で検出（1.5mm解像度）。バーゼル大学病院の研究・分析部門によって作成され、公開されています： TotalSegmentator.
CT画像で117の臓器および構造を高速かつ高精度に検出（3mm解像度）。バーゼル大学病院の研究・分析部門によって作成され、公開されています： TotalSegmentator.
MRI画像で56の臓器および構造を高精度で検出（1.5mm解像度）。バーゼル大学病院の研究・分析部門によって作成され、公開されています： TotalSegmentator.
肺血管、気管および気管支の高精度検出。バーゼル大学病院の研究・分析部門によって作成され、一部として公開されています： TotalSegmentator.
体幹、皮膚、四肢を高精度に検出。バーゼル大学病院の研究・分析部門によって作成され、一部として公開されています： TotalSegmentator.
頭部の腺腔の検出。バーゼル大学病院の研究・分析部門によって作成され、一部として公開されています： TotalSegmentator.
頭部の筋肉の検出。バーゼル大学病院の研究・分析部門によって作成され、一部として公開されています： TotalSegmentator.
首の骨と血管の検出。バーゼル大学病院の研究・分析部門によって作成され、一部として公開されています： TotalSegmentator.
首の筋肉の検出。バーゼル大学病院の研究・分析部門によって作成され、一部として公開されています： TotalSegmentator.
冠動脈の検出。これらのモデルはtotalsegmentator全体のデータセットではなく、他の小規模なデータセットでトレーニングされているため、安定性はやや劣る可能性があります。バーゼル大学病院の研究・分析部門によって作成され、一部として公開されています： TotalSegmentator.
pages.aiNew.aimodelsCerebralText TotalSegmentator.
胸膜および心膜の液体貯留の検出。これらのモデルはtotalsegmentatorの全データではなく、少数の他のデータセットでトレーニングされているため、安定性は限定的です。バーゼル大学病院の研究・分析部門によって作成され、一部として公開されています： TotalSegmentator.
股関節インプラントの検出。これらのモデルはtotalsegmentatorの完全なデータセットではなく、小規模な別のデータセットでトレーニングされており、やや信頼性が低い可能性があります。バーゼル大学病院の研究・分析部門によって作成され、一部として公開されています： TotalSegmentator.
肝臓の血管および腫瘍の検出。これらのモデルはtotalsegmentatorの全データセットでなく、小規模なデータでトレーニングされており、安定性はやや劣る可能性があります。バーゼル大学病院の研究・分析部門によって作成され、一部として公開されています： TotalSegmentator.
眼筋の検出。これらのモデルはtotalsegmentatorの完全なデータセットではなく、小規模なデータセットでトレーニングされており、安定性に欠ける場合があります。バーゼル大学病院の研究・分析部門によって作成され、一部として公開されています： TotalSegmentator.
CT画像で104の解剖学的構造を高精度にセグメント化。MONAIチームにより作成され、一部として公開されています： MONAI Model Zoo.
T1W MRI画像から133の構造をセグメント化。モデルはヴァンダービルト大学とMONAIチームにより作成され、一部として公開されています： MONAI Model Zoo.
CT画像から13の構造に対するマルチオルガンセグメンテーション。MONAIチームによって作成され、一部として公開されています： MONAI Model Zoo.
CT画像から膵臓および膵腫瘍のセグメンテーション。MONAIチームによって作成され、一部として公開されています： MONAI Model Zoo.
MRI画像から前立腺のセグメンテーション。Keno Bressem によって作成され、一部として公開されています： MONAI Model Zoo.
CT画像から脾臓のセグメンテーション。MONAIチームによって作成され、一部として公開されています： MONAI Model Zoo.
DeepEditを使用してCT画像から脾臓をセグメンテーション。MONAIチームによって作成され、一部として公開されています： MONAI Model Zoo
Medicalholodeckは、手術計画、教育、臨床ケースの確認など、セグメント化された医療データを迅速かつ効率的に共同作業できる直感的なツールを提供します。*
特定の臓器や部位の表示を素早く切り替えて、特定の解剖構造に焦点を当てて分析できます。
スマートプリセットでAIと可視化の設定を保存することで、時間を節約し、一貫性を確保できます。
モデル内で直接精密な3D測定を行い、正確で詳細な分析を実現します。
複数のデータセットを並べて表示・比較し、変化を評価し、結果の推移を追跡します。
共同作業 同僚、学生、またはリモートチームとリアルタイムで共同作業。セッションを共有して、仮想環境で一緒に症例を検討できます。
統合機能を使用してセッションを記録 RXR 機能 簡単に再生可能。作業を保存し、設定をエクスポートして、ローカルまたは他の機関と安全に症例を共有できます。
Medicalholodeckはカスタムモデルの統合をサポートしており、施設で訓練されたAIやサードパーティ製のAIエンジンを使用できます。 お問い合わせ 設定についてご相談ください。
統合オプション
クラウドで使用
Medicalholodeckのクラウド上で安全にセグメンテーションを実行。インストール不要で、常に最新、複数のデバイスからアクセス可能です。
ローカルで使用
高性能なPCやサーバー上でローカルセグメンテーションを実行し、すべてのデータを社内に保持 – インターネット接続不要。
エンタープライズ統合オプション
病院システム、PACS、またはカスタムAIモデルと統合可能。APIアクセスおよびオンプレミス導入に対応。
セットアップや導入に関するサポートは、以下までご連絡ください。 support@medicalholodeck.com
スピード
AIによるセグメンテーションは通常60秒以内で完了し、高品質な3Dモデルへの即時アクセスを提供し、臨床および教育のワークフローを効率化します。
精度
MedicalholodeckのAIモデルは、専門家によって注釈された大規模なデータセットでトレーニングされており、標準的な画像診断シナリオで一貫性のある高精度な結果を実現します。
コンプライアンス
すべての処理はデータセキュリティを重視して設計されており、安全な臨床使用のためにGDPRおよびHIPAAの要件に完全準拠しています。
