Medical AI for Chest Radiography
一张胸部X线片，
分析14项异常征象
TORAH Vision AI 对高分辨率胸部X线影像中的异常征象进行分类，并可视化呈现 AI 关注的区域，辅助医生阅片判读。
Grad-CAM ROI
- ISO 13485 医疗器械质量管理体系
- 数字医疗器械 GMP
- CES 2026 Innovation Awards Honoree
01Solution
TORAH Vision AI
从影像输入到结果查看，将征象分类、病灶位置标注与 Grad-CAM 可视化整合为一份分析报告。
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01
多征象同步分析
一次分析即可对14项异常征象及正常征象进行分类。
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02
分析区域可视化
以边界框和 Grad-CAM 热力图，在原始影像上标示 AI 关注的部位。
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03
综合分析报告
将各征象评分与可视化结果汇总为一份报告。
- 了解更多
02Analysis Findings
14项胸部异常征象
对涵盖肺实质、胸膜及心脏·大血管的14项异常征象和正常征象（No Finding）进行分类。
- 01Aortic Enlargement主动脉扩张
- 02Atelectasis肺不张
- 03Calcification钙化
- 04Cardiomegaly心脏增大
- 05Consolidation肺实变
- 06ILD间质性肺病
- 07Infiltration浸润
- 08Lung Opacity肺部阴影
- 09Nodule/Mass结节/肿块
- 10Other Lesion其他病变
- 11Pleural Effusion胸腔积液
- 12Pleural Thickening胸膜增厚
- 13Pneumothorax气胸
- 14Pulmonary Fibrosis肺纤维化
- Findings
- 14 + 114项异常征象及正常征象分类
- Imaging
- DICOM原生支持高分辨率医学影像
- Explainability
- Grad-CAM可视化 AI 关注区域
- Quality
- ISO 13485医疗器械质量管理体系认证
03Workflow
从影像输入到结果查看
经过五个步骤的分析流程，为医生提供可供确认的结果。
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STEP 01
影像输入
上传 DICOM 等支持格式的胸部X线影像。
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STEP 02
影像预处理
对高分辨率影像进行归一化处理，为分析做好准备。
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STEP 03
AI 分析
深度学习模型分析影像并对征象进行分类。
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STEP 04
Grad-CAM 可视化
以热力图标示 AI 关注的影像区域。
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STEP 05
结果查看
查看包含各征象评分与可视化结果的报告。
04Quality & Recognition
国际标准的质量，全球认可的技术
TORAH 在医疗器械质量管理体系及数字医疗器械 GMP 体系下进行产品设计与生产。
