PARA
LA RADIOLOGÍA
DE LA COLUMNA
TechCare Spine, innovación para expertos en columna.
Las imágenes médicas de la columna vertebral son un desafío único, debido a su complejidad anatómica y su papel central en la estática y la movilidad del cuerpo. Cada síntoma puede requerir una modalidad de imagen específica, ya sea radiografía, tomografía computarizada o resonancia magnética. Esta diversidad, combinada con la prevalencia del dolor de espalda, genera una alta demanda de exámenes especializados. Patologías como la escoliosis en los jóvenes también requieren un seguimiento regular para evaluar la evolución de la curvatura vertebral.
TechCare Spine es la solución ideal para estos desafíos. Aprovechando los últimos avances en tecnología de aprendizaje profundo o «Deep Learning», proporcionamos a los radiólogos y cirujanos ortopédicos herramientas fiables y reproducibles para ayudarles a analizar sus imágenes de la columna vertebral. En particular, las herramientas de medición automática adaptadas a la imagen EOS permiten un ahorro importante de tiempo y productividad.
HACIENDO MILVUE
TU ELECCIÓN
PREFERIDA
Inclinación pélvica | Incidencia pélvica | Inclinación sacra | Ángulo cobb | Eje Vartical Coronal (C7-CSL) | Cifosis T1/T12 | Lordosis L1/S1 | Ángulo spinopelvic T9 | Eje Vertical Sagital (SVA) | Línea de gravedad | …
CLASE IIA
TechCare Spine está diseñado para ayudar a los profesionales de la salud a analizar las imágenes radiológicas. La evaluación clínica y el diagnóstico final se basan únicamente en la experiencia del profesional sanitario.
Para obtener toda la información sobre el uso y las características del producto, lea la guía del usuario disponible bajo petición en la sección Contacto en la web
Milvue estandariza las prácticas para simplificar el trabajo diario de los radiólogos :
- Soluciones de soporte a la decisión fáciles de implementar para aumentar la productividad ;
- Interacción simplificada para mejorar la inteligencia colaborativa ;
- Ahorro de tiempo para una mejor atención al paciente.
CAMBIO TECNOLÓGICO, EVOLUCIÓN PROFESIONAL.
Automatic deep learning-based assessment of spinopelvic coronal and sagittal alignment
Autoras : Zerouali M, Parpaleix A, Benbakoura M, Rigault C, Champsaur P y Guenoun D.
Socio : Assistance Publique – Hôpitaux de Marseille. Publicación del 21 de marzo de 2023 en el Diagnostic & Interventional Imaging.
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