CranioCatch Yapay Zeka Etiketleme Çözümleri

CranioCatch

Modülü

Veri etiketlemeyi kolaylaştırmak üzere tasarlanan CranioCatch Etiketleme
Modülü, dental radyografileri hassasiyet ve verimlilikle etiketlemek için gelişmiş bir yapay zeka destekli platform sunar.

main-img

Her ölçekte 50’den fazla
şirket tarafından güvenilmektedir

Kent MetSoft Keyps Mergen TR TEK Turca Dental Office PraktiDent Dental Art Uzmanlar Klinika Orient Kent MetSoft Keyps Mergen TR TEK Turca Dental Office PraktiDent Dental Art Uzmanlar Klinika Orient

Kendi Verilerinizle
Kendi Yapay Zeka Modelinizi Oluşturun

Neden Kullanılmalı ?

Görünürlüğü ve Anlaşılabilirliği Artırın

clinic-1-div

Hızlı ve Doğru Tespit

clinic-2-div

Yapay zeka modelleri, doğru şekilde
etiketlenmiş radyolojik görüntülerden öğrenerek
doktorların kesin tanılar koymasına yardımcı olur.

clinic-1-div

Akademik Çalışmaları Destekleyin

clinic-2-div
Verilerinizi Etiketleyin, Yapay Zeka ile Geleceği Şekillendirin

Diş Hekimliği Araştırma ve Geliştirme için
Yapay Zeka Destekli Etiketleme

CranioCatch Etiketleme Modülü, veri
etiketlemenin doğruluğunu ve hızını artırır; böylece dental görüntüleme veri setleriyle çalışan araştırmacılar, yapay zeka geliştiricileri ve klinisyenler için vazgeçilmez bir araç haline gelir.

  • Genişletilmiş Görsel Kapsam

    CranioCatch sadece dental radyografilerle sınırlı değildir; ağıziçi görüntüler gibi diğer 2D görüntü türlerine de uygulanabilir, böylece öğrencilere daha kapsamlı ve zenginleştirilmiş bir öğrenme deneyimi sunar.

  • Genişletilmiş Öğrenme Fırsatları

    Bu esneklik, öğrencilerin çeşitli görsel verilerle çalışmasına olanak tanıyarak öğrenme materyallerinin yelpazesini genişletir.

  • Manuel Etiketleme ve Soru Oluşturma

    Eğitmenler, farklı görüntüler üzerinde manuel olarak etiketler oluşturabilir ve bu etiketlere dayalı sorular hazırlayabilir.

  • Manuel Etiketleme ve Soru Oluşturma

    Eğitmenler, farklı görüntüler üzerinde manuel olarak etiketler oluşturabilir ve bu etiketlere dayalı sorular hazırlayabilir.

  • Manuel Etiketleme ve Soru Oluşturma

    Eğitmenler, farklı görüntüler üzerinde manuel olarak etiketler oluşturabilir ve bu etiketlere dayalı sorular hazırlayabilir.

Product Image
Bağlantı Kuralım, Toplantınızı Bugün Ayırın!

Diş Görüntüsü Etiketleme Sürecini Yapay Zeka ile Dönüştürün

Çalışmanız, anormalliklerin tespitinde geleneksel yöntemlerin ötesine geçerek radyolojik tanı ve
tedaviyi önemli ölçüde geliştirebilir.

Product Image

Frequently Asked Questions

Find answers to the most frequently asked questions
about CranioCatch.

1. What is the CranioCatch Labeling Module and what is it used for?
The Labeling Module is an AI-assisted platform designed for the systematic annotation of medical images. At CranioCatch, we use the data labeled through this module to train our own AI models. Researchers who wish to develop their own AI models with custom datasets can also use this platform for annotation. Afterward, our expert team completes the model development process and delivers it to the researcher along with the performance results.
2. How does the Labeling Module work?
It is a browser-accessible platform. Researchers are given dedicated accounts to access label.craniocatch.com From their project dashboard, they can annotate the uploaded images. A detailed training session on how to use the platform is provided by our team.
3. Will the AI model developed be owned by me?
Yes. All AI models developed upon the researcher’s request belong entirely to the researcher. The model output files and technical documentation are delivered to the researcher. Only AI models developed by our own team are used in official CranioCatch products.
4. Is my data secure?
Yes. Once the AI development process is complete, all data provided by the researcher is permanently deleted. If requested, a data confidentiality agreement can be signed prior to the project, ensuring that the data will not be duplicated and will be deleted after project completion.
5. How much data do I need to train an AI model?

For optimal model performance, a sufficient amount of training data is required.

  • For 2D images (e.g., panoramic, periapical): a minimum of 1,000 images is recommended.
  • For 3D images (e.g., CBCT): a minimum of 100 images is advised.
Telefon - Phone İletişime Geçin
Demo Talebi - CranioCatch

Bir
CranioCatch
Demo Talebi Oluşturun.

Yapay zeka destekli radyoloji çözümlerimizi keşfedin.

Ürünlerinizi seçin ve hemen demo talebinizi oluşturun!

CranioCatch Klinik
CranioCatch Eğitim
CranioCatch Ortodonti
CranioCatch Etiketleme
Devam etmek için lütfen en az bir ürün seçin.