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Die Vorverarbeitung mit Generative Adversarial Network optimiert die Bildqualität, so dass eine radiologische Analyse auch dann möglich ist, wenn die Röntgenaufnahmen mangelnde Qualität aufweisen, über-/unterbelichtet sind oder digitale Artefakte enthalten.
Segmentierungsmodelle mit Computervision unterscheiden zwischen einzelnen Zahnteilen und Stützstrukturen und bieten so detaillierte Informationen zur Art und zum Ausmaß erkannter Erkrankungen.
Bild-Vorverarbeitung und von Experten trainierte radiologische Maschinenvisionsmodell erkennen gemeinsam pathologische, restaurativ und anatomische Auffälligkeiten auf den Röntgenaufnahmen.
Die Erkennungs- und Segmentierungsfunktionen arbeiten gemeinsam an der Beurteilung der Größe anatomischer Strukturen sowie deren Schädigung.
Unsere Computervision-Systeme erkennen und beurteilen die größte Bandbreite an pathologischen und restaurativen Merkmalen, die auf radiografischen Bildern und dentalen 3D-Aufnahmen erkennbar sind.
KI ist nur so gut wie ihr Training. Unsere Modelle für maschinelles Lernen werden mit der weltgrößten Sammlung von fachkundig annotierten und kuratierten Röntgenaufnahmen trainiert.
Die Adressierung von Kundenbedürfnissen ist essenziell für den Erfolg einer jeden KI-Lösung. Unser Team macht seit über 10 Jahren KI für Kunden – darunter zahlreiche Fortune 100-Unternehmen – kommerziell zugänglich.
Mithilfe der Technologie von Pearl bin ich in der Lage, Patienten aufzuklären und wirklich etwas zu bewirken – und zwar schneller, präziser und transparenter.
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Wir sind das einzige dentale KI-Unternehmen mit FDA-Zulassung für die patientengerichtete Erkennung zahlreicher häufiger Zahnerkrankungen des bleibenden Gebisses in Bissflügel- und periapikalen Röntgenaufnahmen bei Patienten ab 12 Jahren.
Mit unserer aufsichtsrechtlichen Zulassung für die Erkennung klinischer Pathologien in über 100 Ländern sind wir das einzige dentale KI-Unternehmen, das die Patientenversorgung weltweit verbessert.
