Great software... because we put People first

Pokaż menu

FUTURE HEALTHCARE

Future Processing pracuje nad przełomowymi, innowacyjnymi rozwiązaniami w dziedzinie obrazowania medycznego, które w rezultacie będą wspierały lekarzy przy podejmowaniu decyzji diagnostycznych mających znaczący wpływ na jakość życia pacjentów.

NASZE KOMPETENCJE

Mamy ponad 10 lat doświadczenia w opracowywaniu rozwiązań IT wspierających obrazowanie medyczne.

Pracują dla nas eksperci z machine learning oraz obrazowania medycznego, którzy wesprą projekt i dział R&D klienta.

Znajomość norm obowiązujących w branży (ISO: 13485, 14971) oraz umiejętność wytwarzania oprogramowania przy zachowaniu zgodności z normą 62304 pozwala nam na współpracę z instytucjami i autorytetami w dziedzinie diagnostyki medycznej.

Dzięki temu jesteśmy w stanie tworzyć zaawansowane systemy medyczne wspierające detekcję zmian chorobowych oraz skracające czas postawienia diagnozy. Stworzone przez Future Processing algorytmy pozwolą na wykrywanie zmian chorobowych trudnych do wykrycia ludzkim okiem, co przyczyni się do zwiększenia skuteczności diagnozy, poprzez precyzyjne wskazanie miejsca wymagającego uwagi lekarza. Opracowane technologie oraz algorytmy mogą z powodzeniem zostać wykorzystane w diagnozie i planowaniu terapii.
Dowiedz się więcej


CZY WIESZ, ŻE:

10 lat

to doświadczenie Future Processing w opracowywaniu rozwiązań IT wspierających obrazowanie medyczne


69

tylu mamy specjalistów od wizji komputerowej


16%

o tyle lepszy jest algorytm od lekarza przy wykrywaniu zmian nowotworowych na zdjęciach


10 000 000

tyle zdjęć ogląda w trakcie kariery radiolog


17,7mln

tyle osób umiera każdego roku z powodu chorób układu sercowo-naczyniowego


1 na 6

osób umiera z powodu nowotworu



Nasze doświadczenie w zakresie HEALTHCARE


Segmentacja

Segmentacja obrazów medycznych to punkt zwrotny w codziennej praktyce klinicznej

Future Processing rozwija algorytmy do analizy i segmentacji obrazów medycznych, które korzystają zarówno z konwencjonalnych technik przetwarzania, jak i z nowoczesnych metod uczenia maszynowego, wliczając głębokie sieci neuronowe.

Zaimplementowane algorytmy wykorzystujemy do analizy badań TK i MR organów. Dzięki temu z powodzeniem wykonujemy segmentacje różnych narządów:

  • NACZYNIA WIEŃCOWE
  • MÓZG
  • PŁUCA
  • SIATKÓWKA

KORZYŚCI:

  • W pełni lub częściowo automatyczna segmentacja struktur anatomicznych.
  • Wyspecjalizowane metody dopasowane do konkretnych regionów.
  • Zaawansowane algorytmy dopasowane do specyfiki obrazów medycznych.
  • Rozwiązania oparte o wieloletnie doświadczenie w analizie danych obrazowych.

Przeczytaj case study


Obrazowanie medyczne w onkologii

Obrazowanie dynamiczne po wzmocnieniu kontrastowym (ang. dynamic contrast enhanced imaging – DCE) przy użyciu tomografii komputerowej oraz rezonansu magnetycznego jest intensywnie badane w celu umożliwienia oceny unaczynienia nowotworów i innych tkanek.

W projekcie ECONIB analizujemy każdy piksel obrazu medycznego w poszukiwaniu istotnych informacji diagnostycznych.

Pracujemy nad kompleksowym systemem, który umożliwi dokładną segmentację obrazowania DCE, ekstrakcję i analizę biomarkerów z obrazów dynamicznych oraz pozwoli na wygodne przetwarzanie dużych i trudnych zbiorów danych obrazowych. Naszym celem jest wprowadzenie rozwijanego systemu do codziennej praktyki klinicznej.

KORZYŚCI:

  • Polepszenie skuteczności diagnostycznej i prognostycznej obrazowania dynamicznego.
  • Łatwiejsza i dokładniejsza segmentacja obrazów medycznych o różnych modalnościach.
  • Automatyczne przetwarzanie (bez interwencji użytkownika).
  • Łatwa analiza i porównywanie wyników.
  • Elastyczność systemu i powtarzalność otrzymywanych wyników.

Przeczytaj case study


Obrazowanie 4D w kardiologii

Cardio4D to platforma obliczeniowa, której celem jest zwiększenie wydajności obrazowania medycznego u pacjentów z chorobą niedokrwienną serca.

Ta nieinwazyjna metoda ma pomóc lekarzom lepiej analizować trójwymiarowe angiogramy poprzez odsłonienie czwartego wymiaru: szczegółowej informacji o warunkach przepływowych w układzie wieńcowym pacjenta.

Zaawansowane algorytmy fizyki obliczeniowej, uczenia maszynowego i analizy obrazu mają ułatwić lekarzom diagnozę i podejmowanie decyzji. Ma to na celu rozszerzenie konwencjonalnej angiografii o niedostępne dane lub dane trudne do uzyskania jak pochodzące z IVUS lub FFR.

KORZYŚCI:

  • Całkowicie nieinwazyjne badanie.
  • Lokalizacja regionów zwiększonego ryzyka powstawania blaszek miażdżycowych.
  • Szacunkowa ocena stabilności i znaczenia hemodynamicznego istniejących blaszek miażdżycowych.
  • Możliwość przeprowadzenia wirtualnej scyntygrafii perfuzyjnej, IVUS oraz FFR.

Przeczytaj case study




Innowacyjne rozwiązania zmieniają oblicze medycyny

Napisz do nas i sprawdź, jak nasi specjaliści mogą wesprzeć Twój projekt.
Napisz do nas


Oni już nam zaufali. Ty też zostań naszym Klientem

Cookies

Nasza strona internetowa używa plików cookies w celach statystycznych, reklamowych oraz funkcjonalnych. Dzięki nim możemy indywidualnie dostosować stronę do Twoich potrzeb. Możesz zaakceptować nasze Ciasteczka lub wyłączyć je w przeglądarce. Więcej informacji znajdziesz tutaj.