RedBrick AI

Teams, die KI für die Radiologie und medizinische Bildgebung entwickeln, können RedBrick AI nutzen, um beschriftete Datensätze aus bildgebenden Untersuchungen zu erstellen und zu überprüfen. Der browserbasierte Viewer unterstützt DICOM und andere medizinische 2D-, 3D- und Videoaufnahmen, darunter CT, MRT, Röntgen und Ultraschall. Annotatoren können Segmentierungen, Landmarken, Messungen, Begrenzungsrahmen und weitere Labels erstellen. Dabei helfen Tools wie Interpolation und KI-gestützte Segmentierung, die Arbeit über mehrere Bildschichten hinweg zu erleichtern. Projekte organisieren Aufgaben und leiten sie durch konfigurierbare Phasen für Annotation und Prüfung. Teams können Beschriftungsstandards festlegen, Annotationen anhand von Validierungsregeln prüfen, die Arbeit mehrerer Annotatoren vergleichen sowie Datensätze und DICOM-Metadaten durchsuchen oder analysieren. APIs, ein SDK und eine CLI unterstützen den Datenimport und -export, die Aufgabenzuweisung und die Integration in Machine-Learning-Workflows. Teams können außerdem eigene oder externe Speichersysteme anbinden. Die Plattform richtet sich an Forschende und Organisationen, die KI-Modelle für die medizinische Bildgebung entwickeln oder validieren.

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