Intelligence artificielle

La segmentation d'images médicales, la planification et la conception sont souvent les étapes les plus longues et les plus difficiles à apprendre lors de la création de dispositifs personnalisés. L'intelligence artificielle (IA), et plus particulièrement l'apprentissage automatique, stimule le développement de nouveaux algorithmes automatisés et élimine potentiellement les obstacles à la personnalisation des soins de santé. 

Image numérique de lignes en relief dans des cercles

Avantages pour l'utilisateur de l'IA  

Augmenter l'efficacité et la régularité 

S'appuyer sur l'IA pour automatiser la segmentation, la planification et la conception 

Gérer les pics de charge de travail sans compromettre la qualité 

Renforcer la confiance dans vos opérations en ayant la possibilité d'automatiser 

Consacrer plus de temps aux tâches à plus forte valeur ajoutée 

Libérer le temps précieux de vos ingénieurs en évitant les tâches répétitives de traitement d'images 

Vous pouvez utiliser en toute confiance Mimics Innovation Suite pour :

  • Augmentez immédiatement l'efficacité et la cohérence de la segmentation en utilisant les algorithmes d'IA déjà disponibles dans Mimics 
  • Créez efficacement des ensembles de données d'apprentissage cohérents pour vos recherches en IA 
  • Vérifiez facilement l'exactitude de vos résultats de segmentation automatique 
  • Rendez vos propres algorithmes d'IA facilement accessibles à l'utilisateur final grâce à Mimics.

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Avez-vous des questions ou souhaitez-vous voir une démonstration de Mimics Innovation Suite ? Contactez-nous et analysons ensemble comment Materialise peut vous accompagner dans vos travaux de recherche.

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Ressources

L-102317-02

*Fondée sur l'IA signifie que les algorithmes numériques utilisant l'intelligence artificielle y compris le seuillage, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, les algorithmes de segmentation fondés sur des graphiques et des modèles et les combinaisons de ces algorithmes qui ont été verrouillés et validés avant leur publication. Cela ne fait en aucune manière référence à une quelconque forme adaptative d'IA/ML.

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