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CASE · BB29C365-9C4E-4590-993B-28C26E59EE5D标准案例医疗保健研发与工程

Brigham and Women's Hospital

面临利用传统 MRI 分析方法难以准确预测前列腺癌患者的肿瘤发展和转移风险的挑战 ``。

企业规模
10000人以上
肿瘤识别准确率
85%
分析完成时间
几秒内
解决方案

基于 nnUNet 算法和 NVIDIA GPU 构建 AI 图像分割模型,自动勾画肿瘤轮廓并计算其体积 。

效果指标
肿瘤识别准确率
85%
分析完成时间
几秒内
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