Segmentation CT Avancée des Organes & Analyse de Composition Corporelle
Automatisez le contourage anatomique précis pour standardiser les critères et body composition metrics in clinical research.
Transformer l'imagerie structurelle par la segmentation d'organes automatisée
« Dans les essais cliniques modernes, l'imagerie TDM structurelle est la colonne vertébrale du suivi des patients. »
Pixilib propose des algorithmes haute performance pour la segmentation d'organes, permettant une analyse anatomique rapide, reproductible et de niveau clinique. En tirant parti de l'intelligence artificielle en imagerie médicale, notre plateforme détecte et contoure les organes et les tissus.
Ces algorithmes permettent des projets innovants tels que :
- Différenciation de l'atteinte locale, locorégionale et à distance of tumors
- Body composition studies (lean tissue, fat tissues perivisceral or subcutaneous, visceral mass...)
- Automated quantification of uptake backgrounds on PET/CT (mediastinum, liver...)
- Organ auto-labelling of PET/CT uptakes
Composition corporelle complète et extraction de biomarqueurs
Des études sur la sarcopénie au dépistage osseux opportuniste et à la planification en radiothérapie — un seul pipeline de segmentation CT, plusieurs critères de niveau recherche.
Métriques quantitatives de composition corporelle
L'algorithme de segmentation CT de Pixilib permet l'analyse automatisée de la composition corporelle. Nos algorithmes segmentent avec précision :
- Masse musculaire squelettique essentielle pour étudier la sarcopénie et son impact sur la tolérance au traitement
- Tissu adipeux (viscéral et sous-cutané) — fournit des informations critiques sur la santé métabolique et l'inflammation systémique
- Densité osseuse segmentation vertébrale automatisée pour le dépistage opportuniste de la santé osseuse
Segmentation précise des organes pour dosimétrie et sécurité
Pour la radiothérapie et la theranostique, protéger les organes à risque (OAR) est vital. Notre moteur de segmentation d'organes fournit le contourage automatisé des structures critiques (foie, reins, rate, poumons), facilitant une dosimétrie précise et l'évaluation de la sécurité tout au long de l'essai clinique.
Pourquoi choisir GaelO pour le traitement d'images CT ?
Conçu autour de vrais workflows de recherche : une IA validée par des experts et une intégration sans friction avec les plateformes que vous utilisez déjà.
Validation experte : Human in the Loop
Chez Pixilib, nous ne croyons pas aux systèmes "boîte noire" totalement autonomes pour la recherche médicale. Chaque segmentation d'organes et chaque carte de composition corporelle générées par notre IA sont présentées au radiologue pour révision. Le médecin reste aux commandes, avec la capacité d'ajuster les contours pour garantir une précision de 100 % pour vos publications scientifiques.
Intégration fluide dans le workflow
Nos algorithmes TDM sont entièrement intégrés à nos plateformes de recherche, GaelO and GaelO Flow. Une fois vos données DICOM dans notre plateforme, le pipeline de segmentation se déclenche automatiquement, produisant des fichiers NIfTI ou DICOM SEG prêts à l'emploi pour votre statistical analysis.
Une infrastructure unifiée pour la recherche en imagerie médicale
De la centralisation d'essais cliniques au PACS de recherche et à la segmentation IA — trois produits complémentaires couvrant tout le cycle de vie de l'imagerie médicale en recherche clinique.
GaelO
Collecte et relecture centralisée d'essais cliniques. De l'upload DICOM à la relecture centralisée indépendante en aveugle avec critères spécifiques aux pathologies — conforme RGPD/HIPAA, entièrement auditable.
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GaelO Flow
PACS de recherche pour les études rétrospectives et de Real World Evidence. Orchestrez les données d'imagerie médicale : query/retrieve, désidentification par lot, pipelines d'inférence IA et exports fluides.
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Algorithmes de segmentation IA
FDG, PSMA, DOTATOC. Segmentation TEP automatisée pour extraire le Total Metabolic Tumor Volume (TMTV) Human in the Loop, 100 % validée médicalement, prête pour la réglementation.
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