Radiologische Bildannotationsdienste für MRT, CT, Röntgen und fortschrittliche diagnostische KI

Radiologische Bildgebungsdatensätze erfordern präzise und konsistente Annotationen, um KI-Systeme zu trainieren, die klinische Entscheidungsfindungs-, Triage-, Segmentierungs- und Erkennungsaufgaben unterstützen. Die Radiologie weist komplexe visuelle Muster, subtile Befunde und anatomische Variationen auf, die mit strikter Genauigkeit gekennzeichnet werden müssen, um das Rauschen in den Trainingsdaten zu reduzieren. DataVlab bietet Dienstleistungen zur radiologischen Bildanmerkung an, die für KI-Teams entwickelt wurden, die Modelle in Unternehmen für diagnostische Bildgebung, Forschungseinrichtungen und Radiologietechnologieunternehmen erstellen.

Die Kommentatoren sind darin geschult, radiologische Strukturen anhand detaillierter Richtlinien zu interpretieren, die Klassendefinitionen, Randfallmanagement, Kennzeichnungskonsistenzregeln und Regionsgrenzen festlegen. Wir unterstützen MRT, CT, Röntgen, PET, SPECT, DICOM-Sequenzen, Mammografie, Neurobildgebung, Herzbildgebung, orthopädische Radiologie und Bildgebung des Abdomens.

Zu den Annotationsaufgaben gehören Segmentierung, Markierung von Interessengebieten, Erkennungsrahmen, Polygone, Klassifikations-Tags, anatomische Landmarken und Strukturen mit mehreren Klassen. Zu den Arbeitsabläufen gehört eine mehrstufige Qualitätskontrolle mit Probenahme-, Gegenüberprüfungs- und Verfeinerungszyklen.

Komplexe Fälle werden durch kontrollierte Überprüfungsschritte eskaliert, um die Konsistenz zu wahren.

Sensible radiologische Datensätze können innerhalb von DSGVO-gerechten Arbeitsabläufen mit optionalen Anmerkungen, die nur für die EU gelten, verarbeitet werden. Unser Ziel ist es, äußerst zuverlässige radiologische Datensätze bereitzustellen, die eine robuste KI-Entwicklung unterstützen und gleichzeitig Ihren wissenschaftlichen und klinischen Anforderungen entsprechen.