의료 분야의 바운딩 박스 주석에는 의료 이미지의 관심 영역 (예: 종양, 장기 또는 이상) 주변의 직사각형 영역을 표시하는 작업이 포함됩니다.이 기법은 진단, 의료 영상 분석 및 자동화된 의료 솔루션에서 AI 모델을 교육하는 데 필수적입니다.
의료 분야의 대상 분류를 위한 세분화에는 장기, 조직 또는 이상과 같은 의료 이미지의 영역을 정확하게 설명하고 레이블을 지정하는 작업이 포함됩니다.이 고급 기술을 통해 AI 모델은 정확한 진단을 수행하고, 이미지 분석을 개선하고, 맞춤형 치료 계획을 지원할 수 있습니다.
Unitlab은 DICOM, CT, MRI, NIfTI, NRRD, 전체 슬라이드 병리, 임상 문서, 텍스트, 이미지, 영상과 연결된 멀티모달 기록을 지원합니다.
의료 팀은 동기화된 다평면 뷰, 체적 세그멘테이션, 임상 속성, 타임라인, 스터디 단위 검토를 통해 CT와 MRI 데이터를 처리할 수 있습니다.
예. 딥 줌, 조직 영역, 세포 및 핵 인스턴스, 세그멘테이션, 소견, 병리 전용 온톨로지로 전체 슬라이드 이미지를 검토할 수 있습니다.
예. 문서 영역, OCR 필드, 텍스트 엔티티, 관계, 분류와 의료 영상을 연결된 멀티모달 워크플로에서 관리할 수 있습니다.
통제된 클래스, 소견, 속성, 관계를 정의하여 스터디, 전문가, 데이터셋 버전 전반에서 일관된 어노테이션을 유지할 수 있습니다.
AI 지원 세그멘테이션과 모델 인 더 루프 워크플로로 라벨링을 가속하면서 전문가 검토와 수정 권한을 유지할 수 있습니다.
검토자 역할, 이슈, 재작업, 승인 단계, 어노테이션 이력, 데이터셋 버전으로 추적 가능한 전문가 검토를 지원합니다.
예. 의료 데이터, 모델, 워크플로를 통제된 인프라 내부에 유지해야 하는 조직을 위해 온프레미스 배포를 제공합니다.
Unitlab은 대용량 의료 파일, 관련 시퀀스, 스터디 컨텍스트, 협업 검토, 버전 관리된 데이터셋을 지원합니다.
