의료이미지

재이랩스는 최신 딥러닝 인공지능을 사용하여 의료 이미지 전처리 소프트웨어를 개발합니다.
재이랩스 소프트웨어는 기존 라벨링 도구 보다 현저히 적은 시간을 들이고도 더 많은 이미지 라벨링 작업을 가능하게 도와줍니다.

메디라벨 / Medilabel

메디라벨은 CT, MRI, X-ray 등 의료이미지 데이터 라벨링을 효과적으로 도와주는  소프트웨어입니다.

메디라벨 주요 기능

Auto – Labeling

몇 번의 클릭만으로 원하는 부위의 영역을 지정해 주어 쉽게 라벨링 할 수 있도록 도와줍니다.

적용 대상  : CT, MRI, X-ray

Various Labeling Method

다양한 라벨링 방법이 있어 데이터의 형식 및 분류에 따라서 최적화된 라벨링 방법을 사용할 수 있습니다.

적용 대상  : CT, MRI, X-ray

Multiple Copy Labeling

적은 양의 이미지만 라벨링 하더라도 나머지 이미지를 자동적으로 라벨링 하도록 도와주는 기능이 있습니다.

적용 대상  : CT, MRI, X-ray

메디라벨 라벨링 종류

Classification

Object Detection

Semantic Segmentation

Instance Segmentation

라벨링 도구 비교

기존 라벨링 도구
vs
메디라벨 반자동 라벨링 도구
단순한 이미지 라벨링도 시간이 오래 걸립니다.
경계지점을 직접 지정해주거나 부위별로 영역 지정을 해야하기에 한 장의 이미지 라벨링에도 100회 이상의 클릭이 필요합니다.
작업 시간
복잡한 이미지 라벨링 작업도 짧은 시간 안에 가능합니다.
몇 번의 클릭만으로 원하는 부위의 영역을 지정해주어 쉽게 라벨링 할 수 있도록 도와주기 때문에 기존에 비해 10분의 1의 시간으로도 라벨링이 가능합니다.
낮은 정확도
손으로 사람이 경계를 지정하거나 영역을 지정해줘야 하기 때문에 정확도가 낮아질 수밖에 없습니다.
정확도
높은 정확도
AI가 영역을 지정해주고 수정이 필요한 부분만 조정해주면 되기 때문에 정확도가 기존에 비해 많이 향상되었습니다.
복수 이미지 라벨링 및 검수에도 많은 시간이 걸립니다.
복수 이미지를 라벨링 하거나 검수작업을 진행 할 때에도 단일 이미지와 동일한 방식으로 일일이 직접 해야하기 때문에 시간이 많이 걸립니다.
검수 시간
복수 이미지 라벨링 및 검수 시간이 많이 절감됩니다.
몇 장의 이미지만 라벨링해도 인공지능을 통해서 유사한 방식으로 다중 이미지를 자동 라벨링 해주며, 검수 작업 시에도 유형별로 분류하여 쉽게 검수할 수 있도록 도와줍니다.

기대 효용

연구 비용 절감

기존에 여러 명의 연구인력이 필요한 작업을 적은 인원으로도 관리가 가능해집니다.

연구 속도 개선

기존 작업 속도 시간의 수 배 이상의 작업 속도로 라벨링을 할 수 있습니다.

라벨링 정확도 개선

딥러닝 인공지능의 도움을 받아 라벨링을 하고 검수 작업도 개선되기 때문에 정확도가 많이 상승됩니다.

재이랩스 경쟁력

딥러닝 인공지능 라벨링

손으로 일일히 작업하던 기존 의료 라벨링 도구들과 달리 인공지능 및 픽셀 면 분할 처리 기술 통해 2배 이상의 정확도와

기존 8시간 작업 분량을 1시간으로 작업이 가능하도록 속도를 향상 시켰습니다.
K사의 I라벨링 도구
VS
재이랩스의 Medilabel

제품 사용 단계

범용적으로 사용되는 라벨링 도구들과 달리 의료 라벨링에 특화하여 의료 연구자, 병원 및
관련 기관에서 사용하기 쉽도록 개발되었습니다.
1단계
의료 시스템 연동, 의료 데이터 불러오기
2단계
딥러닝 인공지능, 적은 클릭수로 라벨링
3단계
Raw Data로 출력, 다양한 파일 포맷을 지원

경쟁력

편리한 사용성

범용 라벨링 도구에 비해 의료에
특화되어 높은 사용성

낮은 가격

국내 해외를 막론하고
저렴한 사용료

소프트웨어의 범용성

심장, 뇌, 폐, 위 등 모든 장기에
범용적으로 사용가능

높은 보안성

소프트웨어를 스탠드어론 형태로
제공하여 보안문제 해결

재이랩스 성과

빅데이터 병원 MOU 체결
데이터 전처리 소프트웨어 계약 체결
의료 및 영상 데이터바우처 공급기업

고객 및 파트너사

블로그

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