Notre centre de connaissances
Le Centre de connaissances est un référentiel complet d’informations dédié à l’industrie de l’imagerie. Il propose un large éventail d’articles d’experts, de recherches de pointe et de guides pratiques sur les dernières avancées en matière de technologie d’imagerie. Conçu pour les professionnels de la santé, ce centre de ressources fournit des informations et des mises à jour précieuses pour vous permettre de rester informé et d’exceller dans votre domaine.

Détection de tumeur maligne sur une mammographie à l’aide de réseaux neuronaux convolutifs profonds doubles et d’une amélioration des fausses couleurs découverte génétiquement
Le cancer du sein est le cancer le plus répandu aux États-Unis et la troisième cause de mortalité liée au cancer dans le monde.

RadBot-CXR : classification de quatre catégories de résultats cliniques en radiographie thoracique grâce à l’apprentissage profond
La pénurie mondiale bien documentée de radiologues se manifeste de manière plus aiguë dans les pays où l’essor rapide d’une classe moyenne a créé une nouvelle capacité à produire des examens d’imagerie à un rythme qui dépasse de loin le temps nécessaire pour former des experts capables de les interpréter

Système entièrement convolutif basé sur l’apprentissage profond pour la prédiction du score calcique coronaire à partir d’un scanner thoracique sans contraste
La quantité de dépôts de calcium dans les artères coronaires est un puissant prédicteur d’événements cardiovasculaires et de mortalité. Le score d’Agatson mesuré sur un scanner cardiaque est la méthode de routine pour identifier les sujets à haut risque qui pourraient bénéficier d’un traitement proactif.

Détection des fractures par compression sur un scanner
La présence d’une fracture vertébrale par compression est très révélatrice d’ostéoporose et représente l’indicateur le plus fiable du développement d’une deuxième fracture ostéoporotique dans la colonne vertébrale ou ailleurs.

Génération de langage avec des réseaux antagonistes génératifs récurrents sans entraînement préalable
Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) se sont récemment révélés très prometteurs dans la génération d’images. Entraîner des GAN pour générer des langages s’est avéré plus difficile, en raison de la nature non différentiable de la génération de texte avec des réseaux neuronaux récurrents.

Détection des fractures par compression sur un scanner
La présence d’une fracture vertébrale par compression est très révélatrice d’ostéoporose et représente l’indicateur le plus fiable du développement d’une deuxième fracture ostéoporotique dans la colonne vertébrale ou ailleurs. Moins d’un tiers des fractures vertébrales par compression sont diagnostiquées cliniquement