SliceOmatic

Segmentação de imagens de TC e RM

 

 

Um software de análise de imagens médicas fácil de usar, acessível e poderoso

 

Desenvolvido por especialistas em composição corporal

A evolução do SliceOmatic é resultado de anos de colaboração entre programadores e pesquisadores que o utilizam.

SliceOmatic oferece atualmente as melhores ferramentas de segmentação de imagens do mercado. Antes dele, segmentar imagens de RM (Ressonância Magnética) era uma tarefa trabalhosa e cansativa. Com o SliceOmatic, a segmentação morfológica de tecidos pode ser feita sem esforço. Além disso, estudos provaram que essa técnica gera resutados consistentes.

 A melhor solução para segmentação

 

O processo de identificação de cada tecido dentro de uma imagem é conhecido como “segmentação”. E é aqui que o sliceOmatic supera a concorrência, oferecendo uma grande variedade de ferramentas de segmentação.

SliceOmatic consegue oferecer poderosas ferramentas em uma interface altamente interativa, permitindo que você controle completamente o processo de segmentação.

Diferentes modalidades ou mesmo diferentes tecidos dentro da mesma fatia são melhor segmentados com diferentes técnicas. O SliceOmatic torna simples a utilização da técnica mais apropriada de acordo com a tarefa desejada. Por exemplo, em uma imagem de ressonância magnética do abdômen, você pode usar a técnica “mathematical morpholy” para segmentar a gordura subcutânea e  a “region growing” para segmentar a gordura intra-abdominal.

 SliceOmatic é uma ferramenta de pesquisa:

Como pesquisador, analisar as imagens é apenas um meio para se atingir um fim. O que você realmente deseja é obter volumes anatômicos precisos. O SliceOmatic foi projetado como uma ferramenta de pesquisa. Além de ajudá-lo a criar ótimas imagens para suas apresentações, ele exportará as superfícies e os volumes de cada tecido segmentado em um arquivo compatível com Excel.

SliceOmatic e Biomechanics:
Talvez sua área de pesquisa seja a biomecânica? Então você vai querer usar sliceOmatic para criar malhas poligonais e / ou linhas de contorno a partir dos dados segmentados. Estes podem ser exportados em vários formatos padrão para serem usados ​​em análises de elementos finitos ou para criar modelos para impressão 3D.

 

Quer automatizar o processo de segmentação?

Adicione o ABACS ou ABACS+ ao SliceOmatic

 

ABACS torna a segmentação de imagens de TC (Tomografia Computadorizada) no SliceOmatic uma tranquilidade!

Basta carregar as fatias L3 ou T4 e apertar um botão para permitir que o ABACS faça sua mágica e forneça segmentações altamente precisas do músculo, regiões SAT (tecido adiposo subcutâneo) e VAT (tecido adiposo visceral). O ABACS foi desenvolvido pelo nosso parceiro Voronoi Health Analytics e suas segmentações já foram validadas por diversos estudos clínicos e de pesquisa.

ABACS+ usa um algoritmo de segmentação bastante aprimorado que é mais preciso e até 10 vezes mais rápido que o ABACS anterior.

Ele pode analisar quaisquer cortes axiais de TC de T1 ao Sacro. Com ABACS+ você pode analisar seções 3D completas do corpo em vez de ficar limitado ao corte tradicional em L3

Módulos Adicionais

A nova estrutura do SliceOmatic foi projetada para permitir uma fácil integração com novos módulos. Qualquer pessoa usando o SDK gratuito fornecido nas páginas de download pode adicionar módulos ao programa.

Vários desses novos módulos podem ser baixados das páginas do nosso site. Alguns deles são apresentados mais abaixo. Para uma lista mais completa, consulte o manual online.

Se você deseja adicionar um módulo ao programa, informe-nos e forneceremos a ajuda necessária.

  

Esta ferramenta é usada para limitar o cálculo do gradiente a um intervalo de limiar.

Alguns dos modos de segmentação (Morpho Á Snakes) baseiam-se no gradiente dos valores dos pixels. Para imagens de TC, também podemos limitar o cálculo do gradiente a um limite desejado, o que nos dá uma melhor segmentação.

 

 

 

  

Este módulo foi desenvolvido pela TomoVision para Yajima Nobuhiko da Image Labo no Japão.

Esta ferramenta permite “suavizar” as imagens em ampliações maiores.

  

 

Este módulo foi desenvolvido pela TomoVision para o grupo LIO da ETS em Montreal, Canadá.

Esta classe permite aumentar artificialmente o gradiente em torno de um valor alvo de GLI específico. Isso ajudará nas técnicas de segmentação baseadas em gradiente (como “Morpho” e “Snake”). Pode ser usado, por exemplo, na segmentação de imagens de TC onde você sabe que deseja segmentar em valores Hounsfield específicos, mas não deseja usar técnicas baseadas em limiares. Ao aumentar o gradiente no valor de Hounsfield desejado, você garante que a técnica baseada em gradiente encontrará o limite correto.

 

 

 

Este módulo foi desenvolvido pela TomoVision para Jeffrey Cooley da McMurdoch University na Austrália.

Este modo é usado para segmentar as imagens com a ajuda do histograma.

 

 

  

Neste modo, você cria valores de Tag em quadros que não os possuem, interpolando entre os quadros que os possuem.

Este modo é útil para estruturas 3D que não mudam muito entre cortes (ex: os ossos longos da perna). Você só precisa segmentar algumas fatias e, em seguida, deixar este modo interpolar as fatias ausentes dos dados nas fatias existentes.

 

 

 

Este módulo foi desenvolvido pela TomoVision para Robert Ross da Queens University em Kingston, Canadá.

Este modo permite que você analise os dados da espectroscopia de RM.

Observação:
No momento, o sliceO reconhece apenas conjuntos de dados da Siemens. Se você tiver qualquer outro tipo de conjunto de dados, entre em contato conosco! Precisamos de dados de amostra …

 

 

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