- Mammogram에서 지방조직과 유선조직 성분비를 분석하는 기술로 AI 딥러닝 기술을 이용하여 유방암
  검사에서 중요한 요소인 유방 밀도를 자동으로 정확하게 분석하여 리포팅하는 솔루션으로 PACS에
  적용하면 유방암 예측정보를 사전에 제공할 수 있어서 매우 효용 가치가 높음

- 유방 내부에 지방조직보다 유선조직의 밀도가 높은 여성은 유방암 발병 위험도가 6배까지 높다는 것이
  알려져 있으며, 미국 등 다수 선진국에서는 이 정보를 피검자에게 필히 알려 주는 건강관리 정보임.

- 유방 밀도는 유방암 발생 예측 마커로서 임상적으로 중요한 지표이며, 유방 면적, 유선조직 면적과 밀도,
  범주 등을 분석하는 기능이 요구되는데, ClariSigmam은 유방 밀도 정량화에서 세계 최초로 딥러닝
  기술을 이용한 제품이며, 최고의 정확도(97%)를 보임

- Mammography 장치 및 PACS 시스템과 DICOM 네트워크 통신으로 연동하여 편리하고 스마트한
  워크플로우를 제공함.

- 본 제품은 많은 수의 유방암 환자 검사 영상을 서울대학교 의과대학의 숙련된 영상의학 및 유방 외과
  의사의 경험을 데이터로 추출하여 빅데이터 구성하고, 여기에 딥러닝 기법을 적용함으로써 유선조직
  밀도를 전자동으로 정량 분석함.

- 유선 및 지방조직을 자동으로 분할하여 퍼센트 밀도를 리포팅해 줌