📤 Upload Medical Image
Click to upload CT/MRI scan (or use sample)
⚙️ Segmentation Controls
Original Image
Segmented Result
📚 How It Works
Technologies Used:
- U-Net Architecture: Спеціалізована CNN для medical segmentation
- Image Processing: Edge detection, region growing
- Volume Calculation: 3D reconstruction з 2D slices
- Visualization: Color-coded segmentation masks
Real-world Applications:
- Cancer diagnosis та treatment planning
- Tumor growth monitoring
- Radiation therapy planning
- Surgical navigation
❓ FAQ: Medical Image Segmentation
1. Яка accuracy AI segmentation в 2025?
State-of-the-art моделі досягають 90-95% Dice coefficient на benchmark datasets. У клінічній практиці часто використовується як "second opinion" для radiologists. Human + AI комбінація дає найкращі results.
2. Які datasets використовуються для training?
BraTS (brain tumors), LIDC-IDRI (lung), Medical Segmentation Decathlon, Cancer Imaging Archive. Потрібно 1000-10,000 labeled scans. Annotation надзвичайно time-consuming (10-60 хв per scan).
3. U-Net vs інші архітектури?
U-Net — gold standard для medical segmentation з 2015. Alternatives: SegNet, Mask R-CNN, DeepLab. Новіші: Attention U-Net, TransUNet (з Transformers). U-Net залишається найпопулярнішою завдяки простоті та effectiveness.
4. Чи FDA approved AI segmentation tools?
Так! Багато AI tools отримали FDA clearance для clinical use: Zebra Medical, Aidoc, Viz.ai. Процес approval строгий: clinical trials, validation studies. AI як assistive tool, не autonomous decision maker.
5. Скільки коштує розробити medical AI?
R&D: $100K-1M (data collection, annotation, development). FDA approval: $50K-500K. Maintenance: $50-200K/рік. Total investment: $500K-3M для commercial product. Highly regulated галузь!
6-10. Більше питань
Privacy (HIPAA compliance). Integration з PACS systems. Real-time processing. Cloud vs on-premise. Future trends (real-time surgical guidance).