关于我们
致力于研究一种基于注意力机制的动脉瘤医学图像快速识别与分割方法，并使用十字注意力Transformer强大的建模能力对动脉瘤进行分割。
人工智能临床辅助决策系统
研究进一步扩大深度学习样本量的同时纳入多中心、经参考标准验证的MRA数据来训练基于残差注意力机制的深度学习IAs检测模型，同时综合分析了影响模型性能的因素， 包括动脉瘤的大小、动脉瘤位置、不同场强、生产设备。最后通过与不同年资放射科医生对比研究进一步探讨了深度学习模型的临床应用价值， 为深入理解动脉瘤的治病机理提供新方法。
特点
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系统基于深度学习技术
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生成脑动脉瘤分析报告
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提高动脉瘤检测和风险评估的准确性
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为医生提供了个性化的治疗建议
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有助于早期发现和管理动脉瘤降低其破裂风险
操作简介
上传影像，获取专业动脉瘤诊断报告，简单快捷。
欢迎来到 上传
上传影像用户界面
点击 “导入图片 ”，支持格式:DICOM、NIFTI等常见的医学影像格式
欢迎来到 分析数据
上传完成后，系统会自动对影像进行深度学习分析深度运算，请耐心等待。
影像将被输入到深度学习模型中。该模型经过大量数据的训练，
具备高效、准确的动脉瘤检测能力。系统会自动提取影像中的关键特证(包括动脉瘤的形态、大小、位置等信息)，
会对检测到的动脉瘤进行分类和评分(包括风险评估)帮助医生快速了解病情严重程度。
欢迎来到 输出结果
完成深度分析后，系统会自动生成详细的分析报告。
报告中包含动脉瘤的检测结果、风险评估以及治疗建议等重要信息。
同时，用户可以选择将报告导出为文件，方便保存和分享。
在分析结果的基础上，系统还支持用户对结果进行反馈，帮助优化分析过程和提高准确性。
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