OptraSCAN stellt CytoSiA vor - eine digitale Komplettlösung für das Scannen und die Analyse von Zytologiefolien zu erschwinglichen Preisen

San Jose, Kalifornien. und Pune, Indien (ots/PRNewswire) – – OptraSCANs intelligentes Tool CytoSiA – Fortschrittliches Zytologie-Screening durch unübertroffene Bildqualität und auf künstlicher Intelligenz basierende Bildanalyse-Lösung

OptraSCAN®, der führende Anbieter von On-Demand-Lösungen für die digitale Pathologie, hat heute seine intelligente Lösung CytoSiA für das schnelle und kostengünstige Scannen und Analysieren von flüssigkeitsbasierten Zytologie-Objektträgern und Pap-Abstrichen vorgestellt. CytoSiA ist eine Komplettlösung, die aus dem digitalen Pathologiescanner von OptraSCAN, einem Speicher und leistungsstarken Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) besteht, und dient dazu, Pathologen und Zytotechnologen beim Screening und der Erkennung von Gebärmutterhalskrebs, präkanzerösen Läsionen, atypischen Zellen und allen anderen zytologischen Kategorien zu helfen. Mehrere Krankenhäuser und Pathologielabore weltweit haben CytoSiA bereits installiert und beobachten verbesserte Behandlungsergebnisse, erhöhte Effizienz und Produktivität, die notwendig sind, um der ständig steigenden Nachfrage nach Zytologiefällen gerecht zu werden.

„OptraSCAN setzt neue Maßstäbe beim Gebärmutterhalskrebs-Screening mit der Einführung von CytoSiA. Es bietet eine Fülle von Funktionen, um flüssigkeitsbasierte Zytologie-Objektträger und Pap-Abstriche effektiv zu screenen, um zwischen normalen und abnormalen Gebärmutterhalszellen unter Verwendung der Bethesda-Klassifikationen für normales bis Plattenepithelkarzinom (NILM/LSIL/HSIL/SCC) zu unterscheiden“, sagte Abhi Gholap, der Gründer von OptraSCAN. Dazu gehören verschiedene Scan-Geräte, die von 50 bis zu 5000 Objektträgern pro Woche zu einem extrem günstigen Preis verarbeiten“, fügte er hinzu.

Die digitalen Scanner von OptraSCAN können Zytologie-Objektträger der Größe 15×15 mm bei 40-facher Vergrößerung in weniger als 60 Sekunden scannen und dabei Bilder von höchster Qualität erzeugen. CytoSia verwendet eine patentierte Technologie – die Composite-Imaging-Technologie, die alle fokussierten Pixel aus verschiedenen Z-Ebenen-Bildern findet und zu einem einschichtigen Composite-Bild zusammenfügt. Diese Composite-Imaging-Technologie ist im Vergleich zu herkömmlicher Z-Stacking-Technologie erheblich effizienter. Sie ermöglicht ein schnelles und präzises Screening des gesamten Objektträgers innerhalb von Sekunden. Diese Präzision und Qualität ist für die Analyse der Proben unerlässlich. Darüber hinaus präsentiert sie dem Screener Bilder von Feldern, die für eine zytologische Interpretation wichtig wären, ordnet sie in Kategorien ein und filtert die Redundanzen heraus.

Wenn es als begleitendes Diagnosewerkzeug verwendet wird, benachrichtigt CytoSiA Pathologen, wenn Unstimmigkeiten zwischen ihrer Interpretation und den Ergebnissen des KI-Algorithmus festgestellt werden, und bietet so einen Schutz vor Fehlern oder Fehlinterpretationen und verbessert die Gesamtqualität der Analyse.

Merkmale von CytoSiA:

- Automatisierte Berechnung der Probenadäquanz für das gesamte Zytologiebild des Objektträgers  - Identifizierung abnormaler Zellen und anderer Entitäten auf der Basis morphologischer Merkmale und KI-basierte Klassifizierung mit Bethesda-Scoring  - Identifizierung von reaktiven, endometrialen, Actinomyces, Candida, Clue-Zellen, Trichomonas vaginalis und Herpes-Entitäten  - Identifizierung von Entitäten wie Blut, Entzündung und Gleitmittel 

„KI-basierte Bildanalyse erfordert Bilder von höchster Qualität“, sagt Dr. Aparna Joshi, Medical Director bei OptraSCAN. „Unser Team hat eine intelligente Bildgebungstechnologie entwickelt, die physische Glaszytologie-Objektträger in digitale Bilder mit außergewöhnlicher Klarheit umwandelt. Mit dieser Qualität der Digitalisierung sind nun fortschrittliche Bildanalysen und Standardisierungen möglich“, fügte sie weiter hinzu.

Pressekontakt:

Anjana Athanikar
Manager – Marketing Communications
a.athanikar@optraventures.com
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