
Illuminazione intelligente
Valutazione delle immagini OCT guidata dall’IA con CIRRUS PathFinder
CIRRUS PathFinder1,2 è uno strumento di supporto completamente integrato, basato su deep learning e intelligenza artificiale, che consente un processo decisionale più sicuro grazie all’assistenza nell’interpretazione delle immagini OCT. Progettato per integrare il flusso di lavoro clinico, CIRRUS PathFinder semplifica la revisione delle scansioni OCT maculari identificando automaticamente le scansioni che potrebbero richiedere una revisione più approfondita.
Scopri quando dare uno sguardo più da vicino
Eloquente
- L’interpretazione migliorata della scansione OCT offre una maggiore efficienza del flusso di lavoro.
- La valutazione automatica delle immagini evidenzia le scansioni di scarsa qualità.
- Il rilevamento abilitato dall’IA identifica le scansioni B OCT con alterazioni maculari come il fluido sottoretinico (SRF), il fluido intraretinico, l’atrofia dell’epitelio pigmentato retinico, l’elevazione dell’epitelio pigmentato retinico, l’alterazione degli strati retinici interni, l’alterazione dell’interfaccia vitreoretinica e le disgiunzioni is/os.

Intelligente
- Utilizza algoritmi di intelligenza artificiale basati sul deep learning per aumentare la fiducia e il supporto clinico.
- Il monitoraggio degli occhi tiene traccia dei cambiamenti senza sforzo.
- Addestrato su più di 75.000 immagini B-Scan OCT.
- Convalidato da importanti specialisti della retina con una sensibilità dell’88% e una specificità del 93%3.

Integrato
- Funziona perfettamente con il software di revisione CIRRUS.
- Può essere acceso e spento a seconda delle esigenze (ad esempio per scopi didattici).
- Consente ai riproduttori di immagini e ai medici di acquisire scansioni dettagliate in aree non diagnosticate.
- Fornisce una soluzione efficiente per la revisione di grandi quantità di dati dettagliati.
Come funziona
CIRRUS PathFinder rileva le B-Scan di interesse in CIRRUS Macular Cube
- Acquisizione: Acquisizione di scansioni dense 512 x 128 Smart Cube della macula, centrate automaticamente sulla fovea.
- Qualificazione: Valutazione della qualità dell’immagine tramite l’apprendimento automatico: esegue una valutazione della qualità dell’immagine buona e scarsa.
- Individuazione: Determina se le immagini sono di interesse relativamente alla presenza di otto patologie o condizioni.
- Segnalazione: Evidenza l’immagine di scarsa qualità (giallo) e la B-Scan di interesse (rosso).
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PathFinder è disponibile su tutti i dispositivi ZEISS CIRRUS.
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Marchio CE in attesa di ottenimento.
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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 Jan;64(1):115-127.