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BoneView (funzione di rilevamento)

Gleamer logo
  • 20% maggiore sensibilità per il rilevamento della frattura.1
  • fino al 36% riduzione del tempo necessario per la lettura.1
  • 11,5% maggiore sensibilità per fratture multiple.2

La funzione BoneView Detection è un dispositivo “software-only” (basato esclusivamente sul software) progettato per supportare i medici nell'interpretazione delle radiografie. La funzione BoneViewDetection è un ‘software as a service’ che accetta come input radiografie in formato DICOM, le elabora utilizzando l'intelligenza artificiale (deep learning) e produce come output il rilevamento delle anomalie.

BoneView rileva le seguenti anomalie:

  • Frattura​
  • Dislocazione
  • ​Effusione
  • ​Lesione​​

BoneView prende in considerazione le seguenti aree:​

  • Arti​
  • Pelvi
  • ​Coste
  • Colonna dorsolombare3

Output visivo dell’applicazione​

Scopri BoneView Funzione di rilevamento su Calantic

Richiedi una demo

 

    • Esami di CR (radiografia computerizzata) / DX (radiografia digitale) / DR (radiografia diretta)
    • Un algoritmo specifico per parte del corpo definisce quali immagini che possono essere elaborate.​
    • I file dei risultati forniti da BoneView fanno parte di una serie aggiuntiva nello studio originale, tra cui:
    • “Tabella riassuntiva”: una sintesi che riassume i risultati di BoneView a livello di studio. La tabella include le seguenti informazioni:​
      • Codice risultato (positivo, dubbio, negativo, non disponibile)​
      • Numero di immagini ricevute e analizzate​
      • Elenco delle anomalie​
      • “Immagini dei risultati”: una copia di ciascuna immagine originale analizzata con informazioni aggiuntive ricavate da BoneView.​
    • In ogni immagine analizzata da BoneView, un'area di interesse (una sospetta anomalia) può essere segnalata in 2 modi diversi:
      • Riquadro con bordo continuo quando la probabilità di un'anomalia in quest'area di interesse è elevata. È equivalente a POSITIVO​
      • Riquadro con bordo tratteggiato quando la presenza di un'anomalia nell'area di interesse è dubbia. Equivale a DUBBIO e si consiglia all'utente di controllare attentamente l'area.​
    • Il numero totale di aree di interesse rilevate da BoneView sull'immagine (somma delle aree POSITIVE e DUBBIE) verrà visualizzato nell'angolo in basso a destra dell'immagine.​

      Classe di rischio UE e marcatura CE
      BoneView Detection reca il marchio CE (CE2797) ed è associato alla classe di rischio IIa.

      Stato di rimborso
      Nessuno

      Controindicazioni

      • BoneView non è destinato all’uso per radiografie del cranio e del tratto cervicale della colonna vertebrale.
      • BoneView non è destinato all’uso con altre metodiche diagnostiche diverse dai raggi X.​​
      • BoneView non è destinato all’uso in esami con immagini qualitativamente scadenti.​

      Popolazione target​
 

      • Il target è costituito da pazienti ricoverati in ospedale/struttura sanitaria per esami radiografici: i pazienti non interagiscono direttamente con BoneView, ma i risultati delle radiografie a cui sono sottoposti vengono elaborati tramite BoneView e poi utilizzati dai medici per la diagnosi.​

      Limitazioni

      • BoneView/ChestView fornisce solo dati preliminari, la diagnosi definitiva dipende dalla competenza del medico.
      • BoneView/ChestView è stato concepito per essere utilizzato come supporto nell’interpretazione delle radiografie.​​
      • Si raccomanda particolare cautela per gli esami in cui:​
        • BoneView/ChestView non ha ricevuto o analizzato tutte le immagini;​
        • BoneView/ChestView non ha fornito risultati su tutte le immagini;​
        • i risultati di BoneView/ChestView sono immagini differenti rispetto a quelle originali.
      • In caso di aggiornamento della soluzione PACS o RIS, rivolgersi a Gleamer per verificare la compatibilità di BoneView con il software aggiornato.​
        1.
        Canoni-Meynet L, Verdot P, Danner A, Calame P, Aubry S. Added value of an artificial intelligence solution for fracture detection in the radiologist's daily trauma emergencies workflow. Diagn Interv Imaging. 2022 Dec;103(12):594-600. doi: 10.1016/j.diii.2022.06.004. Epub 29 giugno 2022. PMID: 35780054.
        2.
        Guermazi A, Tannoury C, Kompel AJ, Murakami AM, Ducarouge A, Gillibert A, Li X, Tournier A, Lahoud Y, Jarraya M, Lacave E, Rahimi H, Pourchot A, Parisien RL, Merritt AC, Comeau D, Regnard NE, Hayashi D. Improving Radiographic Fracture Recognition Performance and Efficiency Using Artificial Intelligence. Radiology. 2022 Mar;302(3):627-636. doi: 10.1148/radiol.210937. Epub 21 dicembre 2021. PMID: 34931859.​
        3.
        Istruzioni per l’uso di BoneView Detection, versione software 2.5.x, del 04.2024​

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