Fallstudie

Mammographie-Lösung für PACS-Workstations

Wir haben einen Mammographie-Workstation von Weltklasse umgestaltet, um außergewöhnliche Leistungen im Bereich der Brustgesundheit zu erbringen

GesundheitswesenMaschinelles Lernen

Project highlights

  • Mammographie-PACS-Workstation mit einem DICOM-Standard im Kern
  • Hohe Systemleistung durch Bildverarbeitung und Speicheroptimierung
  • Automatische Erkennung von abnormalen Bereichen auf dem Mammogramm
  • Praktisches Format zur Aufzeichnung von Bildinterpretationen
Branche:
Gesundheitswesen
Markt:
Global
Teamgröße:
6 Softwareentwickler

Geschäftsherausforderung

Unser in Deutschland ansässiger Kunde, ein führender Anbieter von RIS-, PACS-, digitalen Mammographie-Diagnostik- und digitalen Radiographie-Lösungen im Gesundheitswesen, hat unsere Hilfe in Anspruch genommen, um seine Legacy-Lösung für Mammographie-Workstations zu nutzen. Von Anfang an beeindruckte unser Team unseren Kunden durch seine Fähigkeit, die Besonderheiten der Gesundheitsbranche sofort zu erfassen und sein tiefes technisches Know-how zu nutzen, um die technischen Möglichkeiten der Lösung zu erweitern.

Intellias war maßgeblich daran beteiligt, die Mammographie-Lösung zum Leben zu erwecken und die Ärzte bei ihren täglichen diagnostischen Tätigkeiten zu unterstützen. Die auf einer leistungsstarken Einzelplatz-Workstation installierte Lösung ist ein praktisches Tool zur Anzeige, Verarbeitung und Verwaltung von PACS-Mammographie-Bildern.
Mammographie-Lösung für PACS-Workstations

Gelieferte Lösung

Nachdem das Projekt an uns übergeben worden war, begannen wir mit einer gründlichen Analyse der Legacy-Lösung. Daraus ergab sich die Feststellung, dass es dringend notwendig ist, die Veränderbarkeit und Erweiterbarkeit der Plattform zu verbessern, um die reibungslose und rechtzeitige Implementierung neuer Funktionen zu gewährleisten. Unser Team widmete sich zunächst der Refaktorisierung und Qualitätsverbesserungen. Intellias garantierte ein hohes Maß an Qualitätsmanagement-Dienstleistungen – unerlässlich für die Produktbereitstellung und Kundenzufriedenheit. Mit unserer großen Erfahrung in der Überarbeitung von Legacy-Software haben wir Tausende von Code-Zeilen untersucht, um wichtige Probleme zu lokalisieren und sie durch Anwendung der besten Tools und Techniken zu beheben. Beim Refactoring haben wir auch zur Strukturierung, zum Design und zur Lesbarkeit des Codes beigetragen.

Um den Anforderungen der kundenseitigen Interessenvertreter gerecht zu werden, führten wir eine umfassende Überarbeitung des Mammographie-Tools des Kunden ein. Die auf der PACS-Technologie und dem DICOM-Standard basierende Lösung gewährleistet nicht nur eine hohe Integration mit Drittsystemen, sondern zeichnet sich auch durch eine hervorragende Graustufenbildqualität aus. Da Mammographie-Bilder groß sind, stellten wir uns der Herausforderung, die Leistung der Plattform zu optimieren, indem wir mehrere komplexe Algorithmen implementierten, darunter Algorithmen zur Optimierung der Bildverarbeitung, Algorithmen zur Verbesserung der Bildlese- und Speicherleistung und Algorithmen zur Mustererkennung.

Unser Team trug auch dazu bei, wichtige Funktionen für die Brustkrebsdiagnostik zu implementieren. Um die Chance auf ein aussagekräftiges Mammogramm zu erhöhen, sollte ein Bild in der richtigen Position aufgenommen werden. Wir implementierten einen auf maschinellem Lernen basierenden Algorithmus für Brustwarzenmarkierungen, der die korrekte Brustpositionierung erleichtert. Begleitet von einem Algorithmus zur automatischen Erkennung abnormaler Bereiche eliminiert die Plattform das Risiko Brustanomalien zu übersehen weitgehend.

Um den Informationsaustausch innerhalb medizinischer Einrichtungen zu erleichtern, führten wir ein praktisches Formular zur Aufzeichnung von Bildinterpretationen und zur gemeinsamen Nutzung digitaler Befundberichte ein.

Unternehmensergebnisse

Die Neugestaltung der Plattform ermöglichte es uns, eine Mammographie-Plattform der Wahl zu liefern, die den Kundenstamm unseres Kunden vergrößerte und es ihm ermöglichte, über seinen traditionellen Markt hinaus zu skalieren. Refaktorisierung und erhöhte Systemleistung gewährleisten die fehlerfreie Implementierung neuer Funktionen und die Skalierbarkeit des Systems.

Komplexe Algorithmen für eine ultrapräzise Brustpositionierung und die genaue Erkennung von abnormalen Bereichen ermöglichen es medizinischen Einrichtungen, außergewöhnliche Brustgesundheitsleistungen mit Komfort, Vertrauen und Klarheit zu erbringen.

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