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Ilustrar de forma inteligente
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Ilustrar de forma inteligente

Evaluación de imágenes OCT guiada por IA con CIRRUS PathFinder

CIRRUS PathFinder1,2 es una herramienta de ayuda a la toma de decisiones con IA y aprendizaje profundo totalmente integrada que permite tomar decisiones con mayor seguridad con la asistencia de interpretación de OCT. Diseñada para complementar su flujo de trabajo clínico, CIRRUS PathFinder agiliza la revisión de los escaneos OCT de la mácula identificando automáticamente los escaneos que pueden necesitar una revisión más minuciosa.

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  • Una interpretación optimizada de los escaneos OCT proporciona una mayor eficiencia del flujo de trabajo.
  • La evaluación automática de imágenes resalta los escaneos de baja calidad.
  • La detección con IA identifica los B-scans OCT con hallazgos en la mácula, como líquido subretiniano (SRF), líquido intrarretiniano, atrofia del epitelio pigmentario de la retina, elevación del epitelio pigmentario de la retina, alteración de las capas internas de la retina, alteración de la interfaz vitreorretiniana, alteración del segmento interno/segmento externo.
Inteligente

Inteligente

  • Emplea algoritmos de IA de aprendizaje profundo para aumentar la confianza y el soporte clínico.
  • La supervisión del ojo contralateral permite llevar un sencillo seguimiento de los cambios.
  • Entrenada con más de 75 000 imágenes de B-scan OCT.
  • Con un 88 % de sensibilidad y un 93 % de especificidad, validada por importantes especialistas en la retina3.
Integrada

Integrada

  • Funciona perfectamente con el software de revisión CIRRUS.
  • Se enciende y se apaga según sea necesario (por ejemplo, con fines educativos).
  • Facilita a los visualizadores de imágenes y a los médicos la captura de escaneos detallados en áreas no diagnosticadas.
  • Proporciona una solución eficiente para revisar grandes cantidades de datos detallados.

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Cómo funciona

CIRRUS PathFinder detecta B-scans de interés dentro de CIRRUS Macular Cube
  • Obtención de imágenes: captura densa de escaneos de la mácula 512 × 128 Smart Cube, centrados automáticamente en la fóvea.
  • Cualificación: evalúa la calidad de la imagen mediante el aprendizaje automático, es decir, realiza una evaluación de la buena o mala calidad de la imagen.
  • Detección: determina si las imágenes son de interés para la búsqueda de ocho patologías o condiciones.
  • Marcado: resalta la imagen de mala calidad (amarillo) y el B-scan de interés (rojo).

Vídeos

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    Talcott E, Valentim C, Perkins S, Ren H, Manivannan N, Zhang Q, Bagherinia H, Lee G, Yu S, D’Souza N, Jarugula H, Patel K, Singh R. Automated Detection of Abnormal Optical Coherence Tomography B-scans Using a Deep Learning Artificial Intelligence Neural Network Platform. Int Ophthalmol Clin. 2024 Enero;64(1):115-127.