pour les
radiographies
du rachis

TechCare Spine, l’innovation au service des experts du rachis.
L’imagerie médicale du rachis est un défi unique, en raison de sa complexité anatomique et de son rôle central dans la statique et la mobilité du corps. Chaque symptôme peut requérir une modalité d’imagerie spécifique, qu’il s’agisse de radiographie, de scanner ou d’IRM. Cette diversité, combinée à la prévalence des douleurs dorsales, génère une forte demande d’examens spécialisés. Les pathologies telles que la scoliose chez les jeunes nécessitent également un suivi régulier pour évaluer l’évolution de la courbure vertébrale.
Face à ces enjeux, TechCare Spine se positionne comme la solution idéale. En exploitant les dernières avancées technologiques de deep learning, nous mettons à disposition des radiologues et chirurgiens orthopédiques des outils fiables et reproductibles d’aide à l’analyse de leurs imageries du rachis. En particulier, les outils de mesures automatiques adaptés à l’imagerie EOS permettent des gains de temps et de productivité majeurs.
Créer
le réflexe
Milvue.
Bascule pelvienne | Version pelvienne | Incidence pelvienne | Pente sacrée | Angle de Cobb | Balance Coronale (C7-CSL) | Cyphose T1/T12 |Lordose L1/S1 | Gîte T9 | Balance Sagittale (SVA) | Axe de gravité | …
classe IIa
TechCare Spine est destiné à fournir une aide aux professionnels de santé lors de l’analyse d’images radiologiques. L’évaluation clinique ainsi que le diagnostic final reposent uniquement sur l’expertise du professionnel de santé.
Pour toutes informations sur l’utilisation et les caractéristiques du produit, veuillez lire attentivement le guide utilisateur disponible sur demande dans la rubrique Contact du site.
En harmonisant les pratiques, Milvue rend le quotidien des radiologues plus simple :
- Des solutions facilement déployées pour un gain de productivité ;
- Des échanges fluidifiés pour une intelligence collaborative renforcée ;
- Du temps gagné pour des patients encore mieux accompagnés.
UN CHANGEMENT PEUT TOUT CHANGER.
Automatic deep learning-based assessment of spinopelvic coronal and sagittal alignment
Auteurs : Zerouali M, Parpaleix A, Benbakoura M, Rigault C, Champsaur P & Guenoun D.
Partenaire : Assistance Publique – Hôpitaux de Marseille.
Publication du 21 mars 2023 dans le Diagnostic & Interventional Imaging.
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