의료 영상에 Avala를 사용하는 이유
정밀 어노테이션 도구
정확한 경계 묘사를 위한 서브픽셀 정밀도의 폴리곤 및 세그멘테이션 도구. 해부학적 랜드마크 배치를 위한 키포인트 도구.
다단계 품질 관리
스팟 체킹, 타겟 리뷰, 전체 리뷰 단계를 갖춘 구성 가능한 리뷰 파이프라인. 역할 기반 접근이 가능한 도메인 전문가 리뷰어 지원.
팀 권한
민감한 의료 데이터를 누가 보고, 어노테이션하고, 리뷰할 수 있는지 제한하는 세분화된 접근 관리.
감사 및 컴플라이언스
배정부터 리뷰 및 승인까지의 작업 수명 주기 추적. 감사 추적 요구 사항을 위해 모든 어노테이션 행동이 기록됩니다.
데이터 유형
| 모달리티 | Avala 데이터 유형 | 일반적인 어노테이션 |
|---|---|---|
| X-ray | Image | 바운딩 박스, 폴리곤, 분류 |
| CT / MRI 슬라이스 | Image | 폴리곤, 세그멘테이션 마스크 |
| 병리 슬라이드 | Image | 폴리곤 영역, 분류 |
| 내시경 비디오 | Video | 프레임 수준 세그멘테이션, 추적 |
| 초음파 | Image, Video | 바운딩 박스, 폴리곤 |
| 망막 영상 | Image | 세그멘테이션, 분류 |
일반적인 작업
병변 탐지
종양, 결절, 낭종 및 기타 관심 영역 주위에 바운딩 박스 또는 폴리곤을 그립니다.장기 세그멘테이션
CT 또는 MRI 슬라이스에서 장기 및 해부학적 구조에 대한 픽셀 수준 세그멘테이션 마스크를 생성합니다.세포 분류
분류 라벨과 구조화된 속성을 사용하여 병리 슬라이드에서 세포 유형을 분류합니다.의료 데이터 품질 관리
다단계 리뷰 파이프라인
합의 워크플로우
검증 데이터셋과 그라운드 트루스 생성을 위해, 동일한 이미지를 여러 도메인 전문가에게 독립적으로 할당합니다.시작하기
다음 단계
품질 관리
스팟 체킹과 전문가 리뷰를 갖춘 다단계 리뷰 워크플로우를 설정하세요.
폴리곤 도구
병변, 장기, 해부학적 구조를 위한 정밀 경계 추적.