


AI của Medicalholodeck hỗ trợ y tế, giáo dục và chăm sóc bệnh nhân với phân đoạn tiên tiến và hình ảnh hóa 3D sống động.
Giáo viên và sinh viên tiếp cận học tập tương tác dựa trên giải phẫu với mô hình 3D phân đoạn từ dữ liệu bệnh nhân thực.
Bác sĩ phẫu thuật sử dụng Medicalholodeck AI để lập kế hoạch chính xác, khám phá giải phẫu phân đoạn 3D nhằm hiểu rõ và chuẩn bị tốt hơn cho các thủ tục phức tạp.*
Bác sĩ chẩn đoán hình ảnh tăng tốc quá trình phân tích hình ảnh với phân đoạn tự động, thu được kết quả nhanh chóng và cụ thể theo cấu trúc giúp giảm công sức thủ công và nâng cao hiệu quả.*
Bệnh viện sử dụng mô hình 3D để cải thiện sự hợp tác, hỗ trợ quyết định điều trị và hợp lý hóa quy trình làm việc hàng ngày.*
Bệnh nhân hiểu rõ hơn về chẩn đoán và điều trị của họ thông qua hình ảnh 3D, cải thiện sự đồng thuận và xây dựng niềm tin với nhóm chăm sóc.*
Tạo mô hình 3D đã phân đoạn từ các bản quét CT hoặc MRI chỉ trong vài giây. AI tự động phát hiện các cấu trúc giải phẫu, tiết kiệm thời gian và giảm công việc thủ công.
Phân đoạn nhiều cơ quan và cấu trúc giải phẫu. Cho phép hiển thị chính xác, phân tích có mục tiêu và khám phá toàn bộ cơ thể.
Truy cập thư viện mô hình AI ngày càng phong phú được tùy chỉnh theo vùng cơ thể và loại hình ảnh cụ thể – bao gồm CT ngực và quét toàn thân. Chọn mô hình phù hợp với trường hợp sử dụng lâm sàng hoặc giáo dục của bạn.
Khám phá giải phẫu đã phân đoạn trong môi trường 3D sống động bằng kính VR, máy tính hoặc thiết bị di động. Medicalholodeck cung cấp tương tác không gian trực quan với dữ liệu cụ thể của bệnh nhân để hỗ trợ hiểu sâu hơn và giao tiếp rõ ràng hơn.
Lập kế hoạch các quy trình phức tạp với mô hình 3D chính xác theo giải phẫu và cụ thể cho bệnh nhân, nâng cao sự hiểu biết không gian và hỗ trợ kết quả tốt hơn.*
Tích hợp giải phẫu thực tế của bệnh nhân vào lớp học, phòng thí nghiệm và mô phỏng. Lý tưởng để giảng dạy giải phẫu, chẩn đoán hình ảnh và quy trình phẫu thuật trong môi trường sống động.
Sử dụng các mô hình 3D rõ ràng, tương tác để giúp bệnh nhân hiểu về tình trạng và các lựa chọn điều trị của họ, cải thiện giao tiếp, sự đồng thuận và lòng tin.*
Phân đoạn AI tự động phát hiện và tách biệt các cấu trúc giải phẫu như cơ quan, xương và mô từ các bản quét CT hoặc MRI. Thay vì vẽ từng vùng bằng tay, các mô hình AI hoàn thành công việc trong vài giây bằng cách nhận dạng các mẫu từ hàng nghìn hình ảnh được chuyên gia gán nhãn.
Các mô hình này được xây dựng bằng học sâu – thường là mạng nơ-ron tích chập (CNN) – và được huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn gồm các bản quét DICOM đã được ẩn danh. Sau khi được huấn luyện, chúng có thể phân đoạn dữ liệu mới một cách chính xác, từng cấu trúc một.
Điều này tăng tốc phân tích hình ảnh học, lập kế hoạch phẫu thuật và tạo mô hình 3D, đồng thời cải thiện độ chính xác và giao tiếp trong nhóm. Trong VR hoặc AR, nó giúp hiểu rõ không gian của các cấu trúc giải phẫu phức tạp.
Medicalholodeck AI biến quá trình phân đoạn thủ công và chậm chạp thành một quy trình nhanh chóng, chính xác và đắm chìm – giúp các chuyên gia làm việc hiệu quả hơn và đưa ra quyết định chính xác.
Medicalholodeck hỗ trợ một loạt mô hình phân đoạn hiệu suất cao đang phát triển, được phát triển bởi các tổ chức và nền tảng AI hàng đầu, nhằm cung cấp kết quả chính xác và hiệu quả cho các nhu cầu hình ảnh y tế đa dạng.
Các mô hình sau hiện đang được hỗ trợ và liên tục cập nhật:
Phát hiện mạnh mẽ 117 cơ quan và cấu trúc trong hình ảnh CT (độ phân giải 1.5mm). Mô hình được tạo bởi khoa Nghiên cứu và Phân tích của Bệnh viện Đại học Basel và được công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện nhanh và mạnh mẽ 117 cơ quan và cấu trúc trong hình ảnh CT (độ phân giải 3mm). Mô hình được tạo bởi khoa Nghiên cứu và Phân tích của Bệnh viện Đại học Basel và được công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện mạnh mẽ 56 cơ quan và cấu trúc trong hình ảnh MRI (độ phân giải 1,5mm). Mô hình được tạo bởi khoa Nghiên cứu và Phân tích của Bệnh viện Đại học Basel và được công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện mạnh mẽ các mạch máu phổi, khí quản và phế quản. Mô hình được tạo bởi khoa Nghiên cứu và Phân tích của Bệnh viện Đại học Basel và được công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện mạnh mẽ cơ thể, thân, da và chi. Mô hình được tạo bởi khoa Nghiên cứu và Phân tích của Bệnh viện Đại học Basel và được công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện khoang tuyến ở đầu. Mô hình được tạo bởi khoa Nghiên cứu và Phân tích của Bệnh viện Đại học Basel và được công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện cơ đầu. Mô hình được tạo bởi khoa Nghiên cứu và Phân tích của Bệnh viện Đại học Basel và được công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện xương và mạch máu cổ. Mô hình được tạo bởi khoa Nghiên cứu và Phân tích của Bệnh viện Đại học Basel và được công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện cơ cổ. Mô hình được tạo bởi khoa Nghiên cứu và Phân tích của Bệnh viện Đại học Basel và được công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện động mạch vành. Các mô hình này không được huấn luyện trên toàn bộ bộ dữ liệu totalsegmentator mà chỉ trên một số bộ dữ liệu nhỏ khác. Do đó, hiệu suất của chúng có thể không ổn định. Mô hình được tạo bởi Khoa Nghiên cứu và Phân tích của Bệnh viện Đại học Basel và được công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện xuất huyết nội sọ. Những mô hình này không được đào tạo với toàn bộ bộ dữ liệu totalsegmentator mà chỉ với một số bộ dữ liệu nhỏ khác. Do đó, chúng có thể hoạt động kém ổn định hơn. Mô hình được tạo bởi Khoa Nghiên cứu và Phân tích của Bệnh viện Đại học Basel và được công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện tràn dịch màng phổi và màng tim. Những mô hình này không được huấn luyện trên toàn bộ bộ dữ liệu totalsegmentator mà chỉ trên một số bộ nhỏ khác. Vì vậy, độ ổn định có thể thấp hơn. Mô hình được tạo ra bởi Khoa Nghiên cứu và Phân tích của Bệnh viện Đại học Basel và được công bố công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện cấy ghép hông. Các mô hình này không được huấn luyện trên toàn bộ bộ dữ liệu totalsegmentator mà trên một số bộ dữ liệu nhỏ khác. Do đó, mong đợi chúng hoạt động kém ổn định hơn. Mô hình được tạo bởi bộ phận Nghiên cứu và Phân tích tại Bệnh viện Đại học Basel và được công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện mạch máu và khối u gan. Các mô hình này không được huấn luyện trên toàn bộ tập dữ liệu totalsegmentator mà chỉ trên một số tập nhỏ hơn. Do đó, khả năng hoạt động có thể kém ổn định hơn. Mô hình được tạo bởi bộ phận Nghiên cứu và Phân tích của Bệnh viện Đại học Basel và được công bố công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện cơ vận nhãn. Các mô hình này không được huấn luyện trên toàn bộ tập dữ liệu totalsegmentator mà chỉ trên một số tập nhỏ hơn. Do đó, hiệu suất có thể không ổn định. Mô hình được tạo bởi bộ phận Nghiên cứu và Phân tích của Bệnh viện Đại học Basel và được công bố công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phân đoạn mạnh mẽ 104 cấu trúc giải phẫu trong hình ảnh CT. Mô hình được tạo bởi nhóm MONAI và được công bố công khai như một phần của MONAI Model Zoo.
Phân đoạn 133 cấu trúc từ hình ảnh MRI T1W. Mô hình được tạo bởi Đại học Vanderbilt và nhóm MONAI, được công bố công khai như một phần của MONAI Model Zoo.
Phân đoạn đa cơ quan gồm 13 cấu trúc từ hình ảnh CT. Mô hình được tạo bởi nhóm MONAI và được công bố công khai như một phần của MONAI Model Zoo.
Phân đoạn tuyến tụy và khối u tuyến tụy từ hình ảnh CT. Mô hình được tạo bởi nhóm MONAI và được công bố công khai như một phần của MONAI Model Zoo.
Phân đoạn tuyến tiền liệt từ hình ảnh MRI. Mô hình được tạo bởi Keno Bressem và được công bố công khai như một phần của MONAI Model Zoo.
Phân đoạn lá lách từ hình ảnh CT. Mô hình được tạo bởi nhóm MONAI và được công bố công khai như một phần của MONAI Model Zoo.
Phân đoạn lá lách từ hình ảnh CT bằng DeepEdit. Mô hình được tạo bởi nhóm MONAI và được công bố công khai như một phần của MONAI Model Zoo
Phát hiện thân và các chi. Mô hình được tạo bởi Bộ phận Nghiên cứu và Phân tích tại Bệnh viện Đại học Basel và được công bố công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện đốt sống. Mô hình được tạo bởi Bộ phận Nghiên cứu và Phân tích tại Bệnh viện Đại học Basel và được công bố công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện 8 phân đoạn gan. Mô hình được tạo bởi Bộ phận Nghiên cứu và Phân tích tại Bệnh viện Đại học Basel và được công bố công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện nang thận. Mô hình được tạo bởi Bộ phận Nghiên cứu và Phân tích tại Bệnh viện Đại học Basel và được công bố công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện ngực. Mô hình được tạo bởi Bộ phận Nghiên cứu và Phân tích tại Bệnh viện Đại học Basel và được công bố công khai như một phần của TotalSegmentator.
Phát hiện phổi và nốt phổi. Mô hình được cung cấp bởi BLUEMIND AI: Fitzjalen R., Aladin M., Nanyan G. và được công bố công khai như một phần của TotalSegmentator.
Medicalholodeck cung cấp các công cụ trực quan để làm việc nhanh chóng, hiệu quả và hợp tác với dữ liệu y tế đã phân đoạn – dù bạn đang lập kế hoạch phẫu thuật, giảng dạy hay đánh giá ca lâm sàng.*
Nhanh chóng chuyển đổi hiển thị của các cơ quan hoặc vùng riêng lẻ để cô lập giải phẫu cụ thể và tập trung phân tích.
Tiết kiệm thời gian và đảm bảo tính nhất quán với Smart Presets bằng cách lưu cài đặt AI và hình ảnh hóa.
Thực hiện các phép đo 3D chính xác trực tiếp trong mô hình để phân tích chi tiết và chính xác.
Hiển thị và so sánh nhiều bộ dữ liệu cạnh nhau để đánh giá sự thay đổi và theo dõi kết quả theo thời gian.
Hợp tác theo thời gian thực với đồng nghiệp, sinh viên hoặc các nhóm từ xa. Chia sẻ phiên để cùng nhau khám phá và thảo luận các ca bệnh trong môi trường ảo.
Ghi lại phiên bằng tính năng tích hợp Tính năng RXR để phát lại dễ dàng. Lưu công việc của bạn, xuất cài đặt và chia sẻ ca bệnh một cách an toàn trong nội bộ hoặc giữa các tổ chức.
Medicalholodeck hỗ trợ tích hợp mô hình tùy chỉnh, cho phép bạn sử dụng các công cụ AI được đào tạo bởi tổ chức hoặc bên thứ ba. Liên hệ với chúng tôi để thảo luận về cấu hình của bạn.
Tùy chọn Tích hợp
Sử dụng trên Đám mây
Chạy phân đoạn an toàn trên đám mây Medicalholodeck – không cần cài đặt, luôn được cập nhật và truy cập từ mọi thiết bị.
Sử dụng Cục bộ
Giữ toàn bộ dữ liệu nội bộ bằng cách phân đoạn cục bộ trên PC hoặc máy chủ hiệu suất cao – không cần internet.
Tùy chọn Tích hợp Doanh nghiệp
Tích hợp với hệ thống bệnh viện, PACS hoặc các mô hình AI tùy chỉnh. Có sẵn quyền truy cập API và triển khai tại chỗ.
Để được hỗ trợ thiết lập và triển khai, vui lòng liên hệ với chúng tôi tại support@medicalholodeck.com
Tốc độ
Phân đoạn AI thường hoàn tất trong vòng chưa đầy 60 giây, cung cấp quyền truy cập gần như tức thì vào mô hình 3D chất lượng cao và hợp lý hóa quy trình công việc lâm sàng và giáo dục.
Độ chính xác
Các mô hình AI của Medicalholodeck được huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn có chú thích của chuyên gia để đảm bảo kết quả nhất quán và chính xác cao trong các tình huống hình ảnh tiêu chuẩn.
Tuân thủ
Tất cả quá trình xử lý đều được thiết kế với bảo mật dữ liệu là trọng tâm và tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về quyền riêng tư – hoàn toàn phù hợp với các yêu cầu của GDPR và HIPAA để sử dụng lâm sàng an toàn.