这些研究团队正在使用 RadStudio
Vertex Imaging
North Clinical Lab
Helix Radiology
Sino Med AI
Atlas Health
核心功能
覆盖医学影像研究的全流程
数据管理、特征工程、模型构建与结果分析环环相扣，减少在不同工具之间切换的成本。
医学影像分析
支持 DICOM、NIfTI 等主流格式，内置可视化浏览器与标注工具，兼容 CT、MRI、PET 等多种模态。
AI 建模工作台
基于 MONAI 的可视化拖拽建模，支持分割、分类、检测等任务，无需从零编写训练代码。
影像组学特征提取
集成 PyRadiomics，自动提取上千维特征，并提供筛选、降维与统计分析的完整链路。
多模态数据融合
将影像、基因组与临床数据关联建模，辅助发现更具解释力的生物标志物。
团队协作管理
多租户架构下支持项目级权限、数据隔离与成员协作，适合科室与实验室共同使用。
数据安全合规
提供本地化部署选项，数据不出院；配合审计日志、角色权限与加密传输，满足医疗数据合规要求。
适用于多种医学影像场景
临床研究、医院信息化与 AI 产品开发都能在 RadStudio 找到对应的工作流。
临床研究
加速影像组学与深度学习研究，从数据准备到论文发表，全流程提效。
- 影像组学特征提取与分析
- 自动化模型训练与评估
- 结果可视化与导出
医院影像科
构建科室级 AI 能力，辅助诊断、量化分析、科研教学一体化。
- 多模态影像统一管理
- AI 辅助诊断工具
- 科研数据管理平台
AI 创业公司
快速搭建医学影像 AI 产品原型，降低研发成本，加速产品迭代。
- MONAI 工作流可视化编排
- GPU 集群弹性调度
- 模型训练与推理一体化
关于我们
降低医学影像 AI 的使用门槛
RadStudio 把影像组学与深度学习的复杂流程拆分为可复用的模块，让研究者和临床医生能专注于医学问题本身，而不是工程细节。
我们的使命
通过模块化、可视化的平台设计，让医学影像组学与深度学习技术真正落地临床，推动精准医疗发展。
技术栈
- MONAI - 医学影像深度学习框架
- PyRadiomics - 影像组学特征提取
- FastAPI + React - 现代全栈架构
- Docker + Kubernetes - 云原生部署
常见问题
常见问题解答
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