Algorithmes de Précision pour la Segmentation en Imagerie Médicale
Intégrez de nouveaux biomarqueurs d'imagerie dans vos projets de recherche et essais cliniques grâce à nos outils d'intelligence artificielle en imagerie médicale.
Transformer les données DICOM par la segmentation avancée en imagerie médicale
« Chez Pixilib, nous croyons que la valeur des données cliniques réside dans l'évaluation qualitative mais aussi dans leur quantification. »
Le contourage manuel traditionnel est chronophage et soumis à une forte variabilité inter-relecteurs. Notre suite d'algorithmes de segmentation en imagerie médicale est conçue pour fournir des résultats accessibles, reproductibles et haute fidélité pour les essais cliniques multicentriques et les études de vraie vie (RWE).
En intégrant l'intelligence artificielle en imagerie médicale dans votre workflow, nous permettons aux chercheurs d'aller au-delà de l'évaluation qualitative. Nos moteurs d'IA détectent, contournent et quantifient les lésions en quelques secondes, fournissant une base robuste pour les biomarqueurs d'imagerie et l'extraction radiomique.
Segmentation TEP pilotée par IA (médecine nucléaire)
La médecine nucléaire est un domaine relativement confidentiel où l'expertise est rare, en particulier sur des sujets comme la segmentation tumorale. Nous sommes experts en traitement d'images de médecine nucléaire — nous avons construit des biomarqueurs au-dessus des segmentations TEP/TDM. Nos outils de segmentation en imagerie médicale sont optimisés pour une large gamme de radiopharmaceutiques, garantissant la cohérence entre différents fabricants de caméras et protocoles de reconstruction.
TEP FDG : calcul automatisé du TMTV
Automatisez l'extraction du Total Metabolic Tumor Volume (TMTV). Nos algorithmes distinguent la fixation pathologique du fond physiologique pour faciliter l'utilisation du TMTV dans les essais cliniques.
Ce biomarqueur pronostique est désormais intégré dans plusieurs protocoles de lymphome clinical trial imaging pour mieux adapter la thérapie aux patients et est déjà utilisé comme critère décisionnel. Dans de nombreuses autres tumeurs, le TMTV est un sujet de recherche en évolution pour lequel nous visons aussi à créer une voie vers la pratique clinique.
PSMA & DOTATOC : évaluation ciblée de la charge tumorale
Outils de précision pour le cancer de la prostate et les tumeurs neuroendocrines. Nous tirons parti de l'intelligence artificielle en imagerie médicale pour segmenter avec précision la fixation spécifique du traceur, facilitant la dosimétrie et le suivi de la réponse thérapeutique en theranostique.
CT Segmentation: Organ segmentation and Body Composition Analysis
L'imagerie structurelle reste l'épine dorsale de la recherche en oncologie et radiologie. Pixilib fournit des moteurs dédiés à la segmentation d'imagerie médicale structurelle.
Automated Organ segmentation
Nos modèles d'IA fournissent une segmentation automatisée des organes sur les scanners TDM. Cette technologie peut être utilisée pour plusieurs cas de recherche : différencier et quantifier tumor involvement per organ, or compute body composition calculations.
Body Composition calculation
Avec notre algorithme de segmentation TDM, nous pouvons calculer le body composition automatiquement. Nous différencions et quantifions :
- Muscular mass (muscle body mass)
- Lean Body mass
- Perivisceral adipose mass
- Subcutaneous adipose mass
- Bone tissue with bone piece-by-piece identification
Le calcul de paramètres anthropométriques est directement disponible dans nos plateformes de recherche, le rendant largement accessible pour les sujets de recherche.
Pourquoi choisir les algorithmes Pixilib pour votre recherche ?
Une IA bâtie autour de vrais problèmes de recherche, avec les chercheurs et les experts médicaux fermement dans la boucle — pas des promesses "boîte noire", mais des outils qui accélèrent réellement la science.
Trained to solve real problems
Chez Pixilib, nous n'entraînons pas des modèles avec la promesse d'une nouvelle ère de l'IA qui sauvera des vies à elle seule. Nous entraînons des modèles pour aider les chercheurs à atteindre leur objectif — améliorer l'extraction de données pertinentes à partir de l'imagerie médicale pour construire et valider des biomarqueurs d'imagerie cliniquement pertinents.
Avec ces nouveaux biomarqueurs, nous voulons créer, avec les chercheurs, des essais cliniques innovants qui orienteront le traitement des patients vers de nouvelles stratégies guidées par l'imagerie médicale. Nous croyons que l'IA est un outil merveilleux et puissant comme compagnon des chercheurs — en gardant la validation des résultats Human in the Loop.
Intégration fluide aux plateformes GaelO et GaelO Flow
Nos algorithmes de segmentation sont entièrement intégrés à nos plateformes GaelO et GaelO Flow pour automatiser les workflows. Nous personnalisons et exécutons les pipelines IA automatiquement pour générer les segmentations automatisées qui feront gagner des centaines d'heures aux chercheurs.
Dans nos outils, les chercheurs n'ont pas à se soucier des techniques — nous avons rendu l'IA disponible d'emblée, nous livrons simplement des outils prêts à l'emploi pour accélérer les capacités de recherche.
Biomarqueurs standardisés et reproductibles
Que ce soit pour un essai de phase III ou une grande étude RWE, nos algorithmes facilitent l'extraction de caractéristiques d'images — réduisant la charge de travail des chercheurs et améliorant la reproductibilité. Avec nos outils IA, les chercheurs peuvent se concentrer sur leur expertise, valider, corriger les cas complexes et tirer parti des résultats IA au plus haut niveau d'expertise.
Human in the Loop : le meilleur des deux mondes
Nous ne croyons pas à l'IA "boîte noire". Nos outils d'intelligence artificielle en imagerie médicale sont conçus comme un assistant pour les chercheurs. Chaque segmentation peut être revue, ajustée et validée par un expert médical, garantissant un résultat final précis pour vos critères cliniques.
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.
Découvrir GaelO
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.
Découvrir GaelO FlowAlgorithmes 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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