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Mehr sehen – präziser befunden
Die Beurteilung digitaler Bilder der Brust stellt außergewöhnliche Anforderungen an die Radiologen – egal, ob im Rahmen der kurativen Mammografie oder dem Mammografie-Screening.
Ob ein Mammakarzinom erfolgreich therapiert werden kann, darüber entscheidet der Zeitpunkt der Diagnose. Die spezialisierten JiveX Lösungen für die Mammografie tragen zur Verbesserung der Diagnostik bei und damit zu einer frühen Erkennung von Brustkrebs – und das modalitätenübergreifend: Sowohl Mammografie- als auch Tomosynthesedaten können in den JiveX Lösungen befundet und verwaltet werden. Darüber hinaus hat sich JiveX als zuverlässiger Partner des nationalen Mammografie-Screening-Programms bewährt.
Mit dem JiveX Diagnostic Mammo Client hat VISUS eine Softwarelösung entwickelt, die diesen gehobenen Ansprüchen Rechnung trägt. Er passt sich den Prozessen sowie den Befundungsgewohnheiten und -erfordernissen in Brustzentren oder Screening-Einheiten an und erlaubt ein ebenso präzises wie strukturiertes Bildmanagement. Grundlage des JiveX Diagnostic Mammo Clients ist der vollumfängliche JiveX Diagnostic Client für die Radiologie, weshalb auch das Management von Bilddaten über die Mammografie hinaus möglich ist. Dies erlaubt die parallele Anzeige von Bildern unterschiedlicher Modalitäten und Daten unterschiedlichen Formats.
Etliche zusätzliche Funktionen, die speziell den Bedürfnissen der Mammographie gerecht werden, runden den JiveX Diagnostic Mammo Client ab. So lassen sich spezifische Hängeprotokolle zu einem Befundworkflow verketten. Der Mammoshutter erkennt die Konturen der Brust, was eine möglichst vollflächige Darstellung auf den Monitoren und einen automatischen Höhenangleich ermöglicht. Projektionslinien erleichtern das Wiederfinden einer eingezeichneten Läsion in der korrespondierenden Aufnahme. Für markierte Läsionen wird automatisch die Distanz zur Mamille bestimmt und vieles mehr...
Sowohl im kurativen Kontext wie auch im Mammographiescreening lassen sich KI-Ergebnisse konfigurierbar und herstellerunabhängig einbinden. Dies sowohl im administrativen Teil als Kennzeichnung von Studien in einer Studienliste (wenn entsprechende “Scores” in dem KI-Output vorhanden sind), als auch im Viewer als Darstellung von detektierten Läsionen.