CVL CVisionRad – облачный сервис для анализа радиологических исследований

Бинарная классификации снимков КТ ОГК с целью выявления признаков наличия жидкости в плевральных полостях легких. Помимо этого, сервис визуально локализует участки плеврального выпота, а также подсчитывает объем выпота и его среднюю плотность для каждого легкого.

Основные характеристики:
Чувствительность 81%;
Специфичность 99%;
Среднее время обработки 1мин. 28 сек.

Бинарная классификации снимков КТ ОГК с целью выявления признаков расширения легочного ствола.

Основные характеристики:
Чувствительность 76%;
Специфичность 98%;
Точность 87%
Среднее время обработки 29 сек.

Бинарная классификация снимков КТ ОГК с целью выявления признаков аневризмы грудной аорты. Сервис локализует и визуализирует контур восходящей аорты с диаметром более 40 мм и нисходящей аорты с диаметром более 30 мм.


Основные характеристики:
Чувствительность 94%;
Специфичность 90%;
Точность 92%
Среднее время обработки 53 сек.

Бинарная классификация снимков КТ ОГК с целью выявления кальциноза коронарных артерий. Сервис локализует и визуализирует находки на дополнительной серии DICOM.


Основные характеристики:
Чувствительность 76%;
Специфичность 90%;
Точность 82%
Среднее время обработки 22 сек.

Бинарная классификация снимков КТ ОГК с целью выявления признаков компрессионных переломов тел позвоночников. Сервис локализует и визуализирует деформированные позвоночники и определяет степень деформации.


Основные характеристики:
Чувствительность 89%;
Специфичность 84%;
Среднее время обработки 51 сек.

Сервис решает задачу бинарной классификации снимков РГ с целью выявления признаков артроза коленного сустава, а также визуально локализует участки с признаками патологии и суставную щель в целом. Помимо этого, сервис предсказывает стадию артроза по классификации Косинской для каждого коленного сустава отдельно.



Основные характеристики:
Чувствительность 80%;
Специфичность 96%;
Точность 88%
Среднее время обработки 15 сек.

Сервис решает задачу бинарной классификации снимков КТ с целью выявления узлов в легких, определение линейных размеров и объема найденных узелков. Также сервис производит классификацию по Lung-Rads и визуально оконтуривает участки с признаками патологии:
- Узелки с солидной частью от 6 мм
- Узелки матового стекла от 30 мм

Сервис решает задачу бинарной классификации снимков КТ области брюшной полости с целью выявления новообразований в почках, определения диаметра, линейных размеров и средней плотности новообразований.