Hệ thống học sâu có tên gọi DICOM Image Router, cho phép tự động phân loại các loại hình ảnh X-quang theo chỉ định chụp. Hệ thống này hoạt động như một bộ định tuyến hình ảnh giúp xác định chính xác các phim chụp X-quang theo từng bộ phận hoặc chỉ định chụp, trước khi chúng được gửi tới một mô hình AI chẩn đoán cụ thể.
BÀI VIẾT MỚI NHẤT
TAGS
AIComputer VisionBig DataData ScienceChuyển đổi sốNLPDoanh nghiệpchatbotHealthcareY tếOCRDatasetcallbotBeginnersVoice AssistantVision AIDigital TransformationVisionAICamera AIai call centerThuật toánNLUImage ProcessingCamera thông minhMachine LearningTTSASRSpeech to textopen-sourceTrợ lý ảoViViVoice TechnologyVirtual AssistantprojectsFace RecognitionMedical ImagingNhận diện khuôn mặtNatural Language UnderstandingCông nghệ giọng nóiCamera giám sátCamera giám sát AIGiám sát tự độngGiám sát cho doanh nghiệp'DataData InfrastructureLợi ích của callbotDu lịchvinocrKhám pháVinCamAI
Bài viết liên quan
Giới thiệu Công ty Cổ phần VinBigData
Vizone: Hệ sinh thái các giải pháp phân tích hình ảnh thông minh
VinBase: Nền tảng trí tuệ nhân tạo đa nhận thức toàn diện
Thị giác máy tính: Tiềm năng thúc đẩy tăng trưởng đa ngành tại Việt Nam
Công nghệ giọng nói: Khai mở tiềm lực cho doanh nghiệp Việt Nam
Chẩn đoán các bệnh lý thường gặp trên ảnh X-quang lồng ngực ở bệnh nhân nhi
VinDr-RibCXR: Mô hình trí tuệ nhân tạo phân đoạn và ghi nhãn các cung xương sườn từ hình ảnh X-quang lồng ngực
VinDr-SpineXR: Mô hình học sâu hỗ trợ phát hiện và phân loại tổn thương cột sống trên ảnh X-quang
Đánh giá lâm sàng VinDr-CXR, hệ thống AI phát hiện bất thường trên ảnh X-quang lồng ngực
VinDr-CXR: Bộ dữ liệu mở về ảnh X-quang lồng ngực có chú giải
Thuật toán tự động khoanh vùng u não trên ảnh chụp cộng hưởng từ