Neurophet SegPlus는
신경학
또는 신경영상 분석을 위한 AI 플랫폼입니다.

자동 프로세스
완전 자동화된 프로세스로 복잡한 준비과정 없이 바로 이미지 분석이 가능합니다.

정량 분석
각 분석 유형에 알맞은 정량화된 분석값 및 처리된 영상을 제공합니다.

무료 사용
SegPlus 평가버전은 비상업적 및 비 의료적 목적으로 하루 3회에 한하여 무료입니다.
* 평가버전으로 분석한 결과를 이용하여 논문 및 발표자료 작성을 위해서는 별도의 협의가 필요합니다.Features
SegPlus를 선택하는 이유.

Analysis type
Neurophet SegPlus는 뇌 연구에 필요한 다양한 AI 분석 기술을 제공합니다. 연구를 위해 필요한 영상 분석을 사용해 보세요.
T2-FLAIR Brain MRI를 이용하여 백질 고강도 신호(WMH)를 자동으로 분할하는 AI 기반 분석입니다.
WMH의 정량화된 볼륨 정보를 제공합니다.
Key features

Brain Tumor Analysis

Stroke Analysis

Micro-bleed Analysis
* Neurophet SegPlus의 분석 유형은 계속적으로 추가될 예정입니다. 여러분들의 의견을 항상 귀 기울여 듣고 있습니다. 분석 유형과 관련하여 의견을 편하게 제안하여 주세요!
Plan & pricing
자신에게 알맞은 사용 방식에 적합한 Plan을 이용하여 보세요.
Pro plan
전문가를 위한 확장된 기능을 사용할 수 있습니다. 다양한 Plan을 현재 준비 중에 있습니다. 확장된 기능 또는 많은 양의 처리를 원하신다면 편하게 문의주세요.
Security & Protection
Neurophet SegPlus는 개인 의료 정보 보호를 최우선으로 생각합니다.


모든 PHI는 자동으로 비 식별화
HIPAA 규정에서 정의한 PHI(protected health information)를 모두 자동으로 익명화합니다.

사용은 간편하게 보안은 강력하게
의료 데이터를 모두 HIPAA 기준으로 자동으로 암호화하고 보안 프로토콜을 통한 고객 데이터의 안전한 전송을 지원합니다.
Workflow
모든 연구를 위한 가장 빠르고 간편한 사용
다양한 분석 종류에 따른 적합한 워크플로우를 제공합니다.
Step 1
분석하려는 의료 영상을 선택하고 분석을 시작합니다.
모든 PHI는 자동으로 익명화 처리됩니다.

Step 2
분석 결과를 웹 화면에서 바로 조회 가능합니다.
어느 곳에서든 결과 조회가 가능합니다.

Step 3
상세 분석 결과를 다운로드하여 연구에 적용합니다.
연구 파이프라인에 통합할 수 있습니다.

1. Psychiatry investigation, Development of Random Forest Algorithm Based Prediction Model of Alzheimer’s Disease Using Neurodegeneration Pattern
2. Brain Sciences, Split-Attention U-Net: A fully convolutional network for robust multi-label segmentation from brain MRI
분석 종류에 따라 다르지만, Brain volumetry Analysis의 경우 분석 시작 이후 5분 내외로 분석이 완료됩니다.
그러나, 대기열의 작업 수에 따라 분석 시작에 들어가기까지 지연이 있을 수 있습니다.
분석 대기열에서 분석이 시작하는 시점에 등록된 계정 메일로 분석 시작을 알려드립니다.
자동으로 영상의 모든 PHI에 대하여 HIPPA 규정 수준으로 비식별화 처리를 진행합니다.
만약, 더 확실한 보안을 원하신다면 직접 비식별화 처리하거나 Nifti 포맷으로 변환하여 사용해 주시기 바랍니다.
다음과 같은 DICOM tag를 비식별화 합니다.
- [0008,0018] SOP Instance UID
- [0008,0020] Study Date
- [0008,0021] Series Date
- [0008,0022] Acquisition Date
- [0008,0023] Content Date
- [0008,0030] Study Time
- [0008,0031] Series Time
- [0008,0032] Acquisition Time
- [0008,0033] Content Time
- [0008,0050] AccessionNumber
- [0008,0080] InstitutionName
- [0008,1010] StationName
- [0008,1030] Study Description
- [0008,103e] Series Description
- [0010,0010] Patient's Name
- [0010,0020] Patient ID
- [0010,0030] Patient's Birth Date
- [0010,0040] Patient's Sex
- [0010,1010] Patient's Age
- [0018,1030] Protocol Name
- [0020,000d] Study Instance UID
- [0020,000e] Series Instance UID
- [0020,0010] Study ID
Neurophet SegPlus는 권장 파라메터에 알맞게 촬영된 영상에 대하여 안정적인 분석이 가능합니다.
원본 영상이 권장하는 MRI 파라메터에서 크게 벗어나는지, 아티팩트 발생 등 실패 사유가 없는 영상인지 확인하여 주세요.
만약 권장 파라메터의 영상에서도 같은 문제가 발생한다면, support@neurophet.com 또는 문의하기 기능을 이용하여 문의하여 주세요.
현재 SegPlus에서는 분석 수치값만 다운로드 가능합니다. 분석 영상 다운로드는 향후 업데이트될 유료 플랜에서 사용 가능합니다.
만약 연구목적이라면 뉴로핏 문의하기 기능 또는 support@neurophet.com 메일을 통해 논문이나 발표 자료에 대한 소개 자료를 전달해 주세요.
Neurophet SegPlus 체험을 위한 무료 플랜인 'Free Plan'은 현재 하루 3회의 분석만 가능합니다. 추가 분석 횟수는 향후 업데이트될 유료 플랜에서 사용 가능합니다.
만약 연구목적이라면 뉴로핏 문의하기 기능 또는 support@neurophet.com 메일을 통해 논문이나 발표 자료에 대한 소개 자료를 전달해 주세요.
내부 검토 이후, 서면 계약을 통해 연구에 사용 가능한 확장된 라이선스를 제공해드립니다.
뉴로핏 문의하기 기능 또는 support@neurophet.com 메일을 통해 논문이나 발표 자료에 대한 소개 자료를 전달해 주세요.
내부 검토 이후, 서면 계약을 통해 연구에 사용 가능한 확장된 라이선스를 제공해드립니다.
뉴로핏은 뇌과학 및 공학 연구를 적극 지원합니다.
Volumetry analysis
Type |
Structural MRI(3D T1-weighted) |
---|---|
Slice thickness |
1 mm |
Pixel spacing |
0.8mm < spacing < 1.2mm |
No. of slices |
192 |
FOV |
256 x 256 |
Plane |
SAG |
* 이미지에는 전체 뇌 영역이 포함되어야 합니다.
WMH lesion analysis
Type |
2D T2 FLAIR |
---|---|
Slice thickness |
5 mm |
No. of slices |
20 ↑ |
Fov |
220 x 200 |
Plane |
Transversal |
* Slice thickness + slice gap ≤7mm
* 지방 소거(Fat suppression)이미지의 사용을 권장합니다.
뉴로핏은 다음과 같이 분석 예외 데이터들을 정의하였습니다.
아래 내용에 해당하는 영상은 분석에 실패하거나 분석이 되더라도 부정확할 수 있습니다.

Noise

Zipper

RF overflow

Motion

Fov error

Enlarged ventricle

Lesion
(Brain Tumor)

Lesion (Stroke)
일반
촬영 오류
뇌 구조 변이
Neurophet SegPlus를 지금 체험해보세요.
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