¿Busca una herramienta de segmentación desarrollada por radiólogos para radiólogos? No busque más allá de MedSeg. MedSeg es una herramienta de segmentación en línea basada en JavaScript que permite a los radiólogos segmentar imágenes radiológicas directamente en su navegador web sin necesidad de descargarlas, instalarlas o registrarse. Por lo tanto, la herramienta está completamente basada en un navegador, la visualización de imágenes e incluso las aplicaciones de modelo de IA se ejecutan en su navegador local, no hay problemas con la seguridad del paciente, ya que los datos de las imágenes no se cargan en un servidor externo.
Muchos radiólogos encuentran engorrosas las herramientas de segmentación de uso común, especialmente porque muchas herramientas tienen una interfaz de usuario bastante diferente a la que los radiólogos están acostumbrados desde su software PACS. A menudo, las herramientas también están cargadas con funciones adicionales que son útiles para algunos, pero que en general rara vez se utilizan y tienden a saturar la interfaz.
Desarrollado por radiólogos, MedSeg pretende ser una herramienta que los radiólogos encuentren intuitiva y que puedan empezar a utilizar inmediatamente. La herramienta está optimizada tanto para la segmentación manual como para la segmentación basada en IA, donde esta última le permite utilizar modelos de IA actualizados para hacer la mayor parte del trabajo de segmentación. Una vez que el modelo de IA haya hecho su predicción, podrá corregir rápidamente cualquier error mediante corrección manual.
Funciones de MedSeg
- Gratis y basado en navegador: No es necesaria instalación ni registro
- Formatos de archivo compatibles: DICOM y NIfTI (las descargas de máscaras solo son compatibles con NIfTI en este momento)
- Inicio sencillo: Abra exámenes simplemente arrastrando archivos a la ventana del navegador
- Combinaciones de teclas inspiradas en juegos: Controles rápidos y sencillos durante el proceso de segmentación con entradas de teclado inspiradas en los juegos
- Controles tipo PACS: Los radiólogos en ejercicio apreciarán las entradas del mouse, como hacer zoom, desplazarse y cambiar la ventana/centro.
- Segmentación manual: Enfoque basado en herramientas de pincel, que incluye una fácil aplicación de umbrales
- Segmentación basada en inteligencia artificial (IA): Utilice modelos de IA directamente en la herramienta para segmentar automáticamente áreas de interés
- Segmentación semiautomática basada en IA: Modelos de IA interactivos que responden a los clics del mouse del usuario o predicen el siguiente segmento en función de la segmentación del segmento actual.
- Evaluación volumétrica instantánea basada en segmentación: Un solo clic para obtener el volumen de tu segmentación. Útil tanto en la práctica clínica como en la investigación.
- Base de datos: Base de datos de imágenes abierta, pequeña pero en crecimiento, con imágenes sin procesar y máscaras de segmentación conectadas, que se pueden descargar gratis con licencia permisiva.
- Servicio de segmentación: Los usuarios también pueden permitir que el equipo de MedSeg realice la segmentación necesaria (servicio de pago)
- Desarrollo de modelos de IA: Los usuarios también pueden permitir que el equipo de MedSeg desarrolle modelos de IA adecuados a las necesidades del usuario (servicio de pago)
- Colaboración en investigación: El equipo de MedSeg está abierto a la colaboración en investigación.
- Conjuntos de datos enriquecidos
Detrás de la escena
El proyecto está construido con HTML5/JavaScript y utiliza TensorFlow.js para IA. Actualmente está implementado en Amazon Web Services (AWS). Los desarrolladores utilizan varias bibliotecas y paquetes de código abierto, la mayoría de ellos han sido probados en proyectos empresariales. Aquí hay una lista de los recursos incluidos que ayudaron en la creación de este proyecto. Estamos muy orgullosos en Medevel de ver que aparece allí:
MedSeg se basa en las siguientes herramientas y recursos disponibles abiertamente:– Lector DICOM– Lector ingenioso– Aprendizaje profundo (DL) en el navegador– Desarrollo de modelos DL. y Keras.io– Módulo de crecimiento profundo – Ideas y experiencia de una herramienta de segmentación basada en Python con capacidades de IA. RILContorno– Cortadora 3D: Otra gran aplicación avanzada con muchas herramientas de posprocesamiento: descripción general de los visores DICOM basados en web
Detrás de la escena.
La privacidad no está amenazada
MedSeg es único en su enfoque para segmentar imágenes radiológicas en su navegador web con IA sin la necesidad de enviar datos potencialmente confidenciales a servidores externos.
¿Cómo empezar a utilizar MedSeg?
Simplemente ingrese su Página web y haga clic en “Iniciar MedSeg”. Esto abrirá la herramienta de segmentación donde podrá hacer clic y arrastrar sus archivos de imagen. Funciona mejor en Chrome y con una computadora relativamente actualizada. Las herramientas de IA funcionan mejor cuando se ejecutan en una computadora con GPU. Consulte también su manual de usuario completo en la página principal.
Desarrolladores en la práctica (radiólogos)
MedSeg es desarrollado por radiólogos que construyeron este proyecto desde cero. Entienden los requisitos, los desafíos, los usuarios finales y el entorno de práctica. Los desarrolladores detrás de MedSeg son: el Dr. Tomas Sakinis, cofundador y radiólogo, y el Dr. Håvard Bjørke Jenssen, cofundador, encargado de relaciones comerciales y radiólogo.
Plan futuro para MedSeg
Agregue reformateo multiplanar (MPR) y visualización 3D. Habilite la conversión de DICOM a NIfTI.
Conclusión
MedSeg es una herramienta de segmentación gratuita y disponible de forma abierta que requiere poca formación y ninguna configuración previa para empezar a utilizarla. Puede segmentar manualmente sus imágenes o aprovechar sus modelos de IA desarrollados para facilitar el proceso de segmentación de su interés. MedSeg también puede contribuir en su propio trabajo de segmentación desarrollando más modelos de IA según sus necesidades.
Tenga en cuenta que: MedSeg sigue creciendo ya que está en desarrollo activo.
Si tiene alguna pregunta o nota sobre MedSeg, no dude en contactarlos directamente a través del sitio web del proyecto.
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