Мы в соцсетях:

Как загрузить изображение DICOM в DENTOMO?

Процесс загрузки изображений очень прост. После того, как вы создадите нового пациента или войдёте в раздел ранее созданного пациента, нужно нажать на кнопку «Загрузить изображение» в правом верхнем углу и решить, загружать ли одно изображение в формате DICOM или папку с несколькими изображениями (архив в формате .RAR или .ZIP).

Сколько времени занимает процесс сегментации и анализа изображений?

Время обработки, сегментации, классификации и формирования отчета варьируется в зависимости от скорости вашего интернет-провайдера. При средней скорости соединения в 100 Мбит/с процесс занимает не более 30 секунд.

Насколько точно DENTOMO выявляет патологии и предыдущие стоматологические вмешательства?

Технология DENTOMO способна идентифицировать 4 патологии (ретинированные зубы, кариес, патологическую стираемость и дистопию зубов) и 8 ранее проведенных процедур (имплантаты, коронки, штифты, пломбы, частично запломбированные каналы зубов, брекеты, виниры, ретейнеры и мосты), с точностью диагностики более 95%.

Как DENTOMO гарантирует безопасность и конфиденциальность данных моих пациентов?

DENTOMO защищена в соответствии со стандартами РФ (N 152-ФЗ), чтобы гарантировать сохранность данных ваших пациентов. Все данные размещаются у ведущих облачных провайдеров, защита данных соответствует требованиям регулятора.

Существуют ли партнерские программы или скидки для клиентов, использующих технологию DENTOMO в больших масштабах?

Да. У нас есть различные планы партнерства и скидки за объем обработанных изображений. Свяжитесь с нами по адресу info@dentomo.ru и мы будем рады изучить ваш конкретный случай и предложить вам лучшую цену.

Как DENTOMO анализирует КЛКТ изображение?

DENTOMO – технология искусственного интеллекта, основанная на свёрточной нейронной сети. Эта искусственная нейронная сеть работает по принципам, схожим с принципами работы визуальной области коры головного мозга. Нейронная сеть способна автоматически распознавать стоматологическую патологию или ее отсутствие. В нейронной сети используется комбинация существующих и разработанных нами архитектур.