Medizinische Bildannotationsdienste für Radiologie, Pathologie und klinische Bildgebung (KI)

Künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildgebung erfordert präzise annotierte Datensätze, um anatomische Strukturen zu identifizieren, Problembereiche hervorzuheben, Gewebe zu segmentieren und klinische Interpretationsaufgaben zu unterstützen. Kleine Fehler bei der Kennzeichnung können zu erheblichen Leistungseinbußen führen, weshalb qualitativ hochwertige medizinische Bildanmerkungen für jeden Forschungs- oder Produktionseinsatz unverzichtbar sind. DataVlab bietet Dienstleistungen zur Annotation medizinischer Bilder an, die für Radiologiegruppen, KI-Ingenieurteams und biomedizinische Forscher konzipiert sind, die kontrollierte Arbeitsabläufe und konsistente Ergebnisse benötigen.

Kommentatoren sind darin geschult, medizinische Bilder anhand strukturierter Richtlinien zu interpretieren, die Klassenregeln, Grenzen, Kennzeichnungsrichtlinien und die erwartete Bearbeitung von Randfällen definieren. Wir unterstützen eine Vielzahl von Modalitäten, darunter MRT, CT, Röntgen, Ultraschall, Pathologieobjektträger, Mikroskopie, Fundusbilder, Dermoskopie und spezielle Bildgebung aus der biomedizinischen Forschung.

Anmerkungen können Segmentierungsmasken, Polygone, Begrenzungsrahmen, Schlüsselpunkte, Regionsklassifizierung, Gewebekennzeichnung, krankheitsbezogene Muster und Mehrklassenstrukturen enthalten. Die Qualitätskontrolle umfasst eine mehrstufige Überprüfung, Stichprobenerhebung, Validierung ähnlicher Fälle sowie Korrekturschleifen, die die Anweisungen verfeinern, wenn die Datensätze wachsen.

Sensible Gesundheitsdatensätze können im Rahmen von DSGVO-gerechten Workflows mit optionalen Anmerkungen, die nur für die EU gelten, verarbeitet werden. Unser Ziel ist es, genaue, stabile und reproduzierbare medizinische Bildgebungsdatensätze bereitzustellen, die die Generalisierungsfähigkeit Ihres Modells stärken.