TDM-Software DeepCatch

für die Analyse der Körperzusammensetzungautomatisiert

Deep-Learning-Algorithmen ermöglichen es Ihnen, die Körperzusammensetzung innerhalb weniger Minuten zu analysieren (3 Minuten für den ganzen Körper, 2 Minuten für den Unterleib). Die Verteilung des Fettgewebes und der Muskeln in 3D bietet Ihnen wertvolle medizinische Daten für zahlreiche Anwendungen. Wichtigste Merkmale Automatisierte Segmentierung der Körperzusammensetzung Kontrast / Nicht-Kontrast, 2D/3D-Modelle Gesamtgenauigkeit: Ca. 97% Automatische Erkennung der L3-Ebene und der abdominalen Taille Benutzerdefinierte Optionen Sie können die genaue Körperzusammensetzung und -verteilung anhand von CT-Bildern überprüfen. Es sind sowohl erweiterte als auch nicht-erweiterte Bildgebung verfügbar. Bei der Entwicklung der künstlichen Intelligenz ist das medizinische Personal direkt beteiligt, um die Genauigkeit durch anatomische Überprüfungen zu verbessern. Anwendbarer Bereich INDIKATIONEN Die CT-Analysestudie kann bei allen Krankheiten eingesetzt werden, die mit der Körperzusammensetzung zusammenhängen, z. B. bei Stoffwechselerkrankungen stoffwechselkrankheiten, Sarkopenie und Osteoporose durch quantitative Analyse von Muskeln, Bauchfett viszeralfett und Knochendichte. EINTEILUNG IN HOCHRISIKOGRUPPEN Einstufung in Hochrisikogruppen: Auf der Grundlage der Körperzusammensetzung kann das Risiko von Stoffwechselkrankheiten und sarkopenie kann zum Zeitpunkt des CT-Scans berechnet werden. dies bietet die Möglichkeit einer frühzeitigen Entdeckung und reduziert überflüssige CT-Scans für Patienten. Für Krankenhäuser kann es helfen, die Nutzung von CT-Daten zu diversifizieren und die Behandlung von Krankheiten zu ermöglichen. Arzneimittelentwicklung/klinisch Kann als Validierungsinstrument für die klinische Forschung und die Entwicklung von Arzneimitteln bei Sarkopenie, Osteoporose und Stoffwechselkrankheiten, einschließlich unzureichend beschriebener Krankheiten, verwendet werden.