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만성폐쇄성폐질환은 표현형(Phenotype)에 따라 차별화된 치료 전략이 필요합니다.

인공지능이 분석한 정량적 결과값을 통해
표현형에 따른 정확한 치료 계획을 세울 수 있습니다.

인공지능이 분석한 정량적 결과값으로
표현형에 따른 정확한 치료 계획을
세울 수 있습니다.

MFDS • FDA • CE • PMDA • TFDA 인증

전처리 작업을 신속하게

많은 시간이 소요되는 폐, 폐엽, 기도 등의 분할을 신속하게 처리합니다.

만성폐쇄성 폐질환 분석을 다양하게

만성폐쇄성폐질환에 대한 표현형을 분석하며, 결과값을 차트와 그래프를 통해 확인할 수 있습니다.

  • 폐기종 분석
  • 폐기종 클러스터 크기 분석
  • Fissure 완전성 분석
  • 기도 분석
  • 폐혈관 분석

분석결과를 정량적으로

정량적 분석 지표를 일괄적으로 추출하여 폐기능에 대한 Radiomics 연구에 활용할 수 있습니다.

상세한 분석 결과를 담은 리포트를 PDF로 출력하여 임상에 활용 가능합니다.

Evidence

  • Fully Automated Lung Lobe Segmentation in Volumetric Chest CT with 3D U-Net: Validation with Intra- and Extra-Datasets

    Journal of Digital Imaging, 2019

    view detail
  • Prediction of Treatment Response in Patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease by Determination of Airway Dimensions with Baseline Computed Tomography

    Korean Journal of Radiology, 2019

    view detail
  • Prediction of Pulmonary Function in Patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Correlation with Quantitative CT Parameters

    Korean Journal of Radiology, 2019

    view detail
  • Improvement of fully automated airway segmentation on volumetric computed tomographic images using a 2.5 dimensional convolutional neural net

    Medical Image Analysis, 2019

    view detail

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