Toute sorte d’images
Plus de 315 formats, lus grâce à des bibliothèques de traitement d’image (opencv, openslide, dicom, etc.), ou transmis par des serveurs de tuiles (bioformats, google maps, etc.)
magIQ lit plus de 315 formats d’images,
navigue à travers tous les niveaux de grossissement disponibles et toutes les régions d’une image,
pixel par pixel.
magIQ analyse les images au crible de plusieurs paramètres et calcule pour chacun de ces paramètres des scores numériques normalisés :
Détection d’échantillon, mise au point, teinte, saturation, brillance, etc.
Ces résultats sont enregistrés sous la forme d’un rapport JSON qui regroupe l’ensemble de ces valeurs numériques et d’une cartographie de la qualité de l’image.
magIQ n’a pas besoin de comparer votre image à d’autres images ou à une image de référence pour en évaluer sa qualité.
magIQ n’utilise pas vos données pour mettre à jour ses scores de qualité.
Les scores de magIQ ne changent pas avec le temps.
Une fois les images analysées, magIQ les trie en trois catégories:
À garder / À vérifier / À réacquérir
Vous choisissez les seuils pour ces trois catégories :
Les seuils choisis pour les images provenants de caméras CCTV sont généralement plus bas que ceux choisis pour celles provenant d’appareils destinés à des shooting photo.
Les lames histologiques exigent généralement des seuils plus hauts que celles de lames d’immunohistochimie.
85% des images sont ainsi automatiquement acceptées ou écartées.
doit se fier à une imagerie de qualité et à besoin de faire le tri.
L’acquisition et la visualisation d’images en anatomo-pathologie ne cesse de s’améliorer.
Cependant, des études montrent qu’environ 10% des images doivent être numérisées au moins deux fois. La vérification de la qualité d’une image est – aujourd’hui encore – réalisée visuellement, par un spécialiste.
magIQ analyse automatiquement les images avec une vitesse et une précision uniques, pour une amélioration continue de la qualité des images et de la qualité des soins.
Notifier automatiquement l’agent s’il doit réacquérir une image (et non 48 heures après que le spécialiste l’a reçue et ouverte).
Notifier automatiquement et instantanément le système d’acquisition pour qu’il réacquière une image, en partie ou en totalité, pendant le processus d’acquisition.
Les images sont souvent hétérogènes, de différentes natures, provenant de sources différentes. Quelle que soit leur diversité, magIQ vous aide à vérifier la qualité de l’ensemble de vos images une fois stockées pour ne conserver que celles dont vous avez besoin.
L’IA est devenu un compagnon essentiel de l’imagerie professionnelle.
magIQ aide les systèmes d’analyse d’image à ne se concentrer que sur ce qu’ils sont censés analyser.
Pour aller plus vite à l’essentiel : le diagnostic.
Le contrôle qualité automatique de magIQ permet également une diffusion et un transfert plus rapides et efficaces des images.
Plus de 315 formats, lus grâce à des bibliothèques de traitement d’image (opencv, openslide, dicom, etc.), ou transmis par des serveurs de tuiles (bioformats, google maps, etc.)
3 milliards de pixels analysés par cœur et par minute.
Les images sont analysées plus rapidement que les suivantes ne sont créées.
Un système d’assurance qualité qui s’adapte à la taille de votre infrastructure et tire le meilleur parti de votre capacité de calcul.
Avec 10 années de recherche dans le domaine, notre R&D est aujourd’hui validée par des anatomo-pathologistes et des spécialistes d’imagerie.
Notre technologie utilise des algorithmes en instance de brevet.
Notre notation est continue et reproductible. Des images de natures différentes peuvent être triées aussi aisément que des images similaires.
La création de profils spécifiques permet d’affiner l’analyse et de conserver les seuils les plus adaptés à un même ensemble d’images.
Requiert peu de mémoire, et peu de puissance de calcul.
Fonctionne sur les configurations informatiques les plus modestes comme sur les systèmes de calcul haute performance, dans des structures de toutes tailles.
S’intègre aux flux de travail existants (l’image et son contexte en entrée, un fichier JSON de résultats et une cartographie de qualité au format PNG en sortie).
Linux, Windows, macOS.
En ligne de commande ou avec une interface graphique.
Utilisable sous la forme d’un conteneur (Docker, Singularity, etc.).
Intéressés ?
Nous avons déjà analysé des millions d’images. Faites-nous parvenir quelques-unes des vôtres et nous aurons le plaisir de vous transmettre en retour un rapport d’analyse, gratuitement et en toute confidentialité.