Informujemy, że używamy plików cookies w celu umożliwienia użytkownikom korzystania z wszystkich funkcjonalności oraz tworzenia anonimowych statystyk serwisu.
Oznacza to, że każdy ma możliwość samodzielnej zmiany ustawień dotyczących cookies w swojej przeglądarce internetowej.
Jeśli nie wyrażasz na to zgody, prosimy o zmianę ustawień w przeglądarce lub opuszczenie serwisu. Dalsze korzystanie z serwisu bez zmiany ustawień w przeglądarce oznacza akceptację plików cookies.

Prosimy także o zapoznanie się z polityką prywatności, która zawiera wszystkie szczegółowe informacje z zakresu przetwarzania danych osobowych.
Zamknięcie komunikatu i/lub dalsze korzystanie z serwisu oznaczać będzie wyrażenie zgody na przetwarzanie danych zgodnie polityką prywatności.

TYRION
Analiza zdjęcia
śródoperacyjnego

Podstawową funkcjonalnością systemu TYRION jest wykonanie analizy zdjęcia śródoperacyjnego, wynikiem której będzie: znaczenie na zdjęciu śródoperacyjnym RTG wycinka tkanki obszaru zajętego przez guza nowotworowego oraz obliczeniu marginesu wycięcia – czyli minimalnej odległości guza od brzegu wycięcia.

Zdaniem ekspertów, opracowanie danych i odpowiedni trening algorytmów to najistotniejsze z etapów tworzenia oprogramowania wspierającego diagnostykę obrazową w medycynie. Praca na rzeczywistych danych, pozyskanych ze środowiska klinicznego podczas faktycznie przeprowadzonych operacji jest absolutnie kluczowa, by gotowy system mógł być dla lekarzy wsparciem, a nie dystrakcją.

Zebraliśmy dotychczas ponad sto tysięcy zdjęć tkanki piersiowej (pojedynczych skanów RTG wchodzących w skład trójwymiarowej tomosyntezy), które nasz zespół ocenił pod kątem jakości i wartości diagnostycznej. Następnie, dane te zostały oznaczone przez zespół składający się z lekarzy oraz wykwalifikowanych specjalistów i sprawdzone powtórnie przez ekspertów radiologii celem uniknięcia jakichkolwiek niezgodności. Aby przyspieszyć cały ten proces i usprawnić komunikację między osobą oznaczającą a lekarzem sprawdzającym, stworzyliśmy własną aplikację opartą na algorytmach uczenia maszynowego, dedykowaną dla oznaczania zdjęć RTG tkanki piersiowej z rozróżnieniem na tkankę nowotworową i mikrozwapnienia.

  • Czcionka
  • Kontrast
  • Reset