北京沃克斯数字X光乳腺影像处理API

*VOXEASY* Enable Easily & Efficiently 信号增强与噪声消除解决方案
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数字X光乳腺影像

数字 X 射线乳腺图像增强处理技术面临着与一般 X 射线增强类似的挑战，但还增加了一些乳腺组织特有的复杂性：
1. 平衡降噪和纹理保留 与骨骼相比，乳房组织自然表现出更多的纹理变化，过度的降噪技术可能会无意中消除这种纹理，从而难以区分正常和异常的组织模式。在消除噪音和保留对癌症检测至关重要的微妙细节之间取得平衡是一项重大挑战。
2. 解决叠加结构 血管和胸肌等重叠的乳腺组织结构可能会掩盖 X 射线图像中的潜在病变，增强技术需要有效区分这些结构和潜在的异常。
3. 解决致密乳腺组织问题 致密的乳腺组织在 X 射线上看起来与癌性病变相似，因此很难区分它们。需要定制增强方法以提高致密乳房的可见度。
4. 实时应用的计算效率 虽然深度学习方法在 X 射线乳房图像增强方面显示出前景，但其复杂的算法通常需要强大的计算能力。临床环境中的实时处理需要高效的算法，能够快速提供结果而不影响准确性。
5. 解决训练数据中的偏差 用于增强的深度学习模型依赖于大量的训练数据。如果这些数据不具有多样性且不能代表人群（例如，缺乏乳房致密女性的图像），则生成的算法可能会出现偏差，并可能会漏掉某些患者的异常情况。

Voxeasy 将物理过程与信号处理技术相结合的特殊专业观点和工程经验融入到 AIDE4DR API 中，对不同质的区域进行不同程度的降噪增强处理，在同质区域的内部显著地平滑降噪，在不同质区域之间的边界忠实地保持对比度，较好地兼顾到图像的细节对比度增强与抑制伪影产生，以及图像的平滑与边缘保持等要求。

在下面比对界面中，左侧为"原始影像"，右侧为"处理后影像"

致密型、多量腺体型1

致密型、多量腺体型2

综合型1

< 综合型2