Vancouver, British Columbia--(Newsfile Corp. - Dienstag, 21. September 2021) - Izotropic Corporation (CSE: IZO) (OTCQB: IZOZF) (FSE: 1R3) ("Izotropic" oder das "Unternehmen"), ein Unternehmen zur Vermarktung der speziellen Brust-CT-Bildgebungsplattform IzoView für eine genauere Brustkrebserkennung und -diagnose, gab heute bekannt, eine Vereinbarung mit der Johns Hopkins University School of Medicine (JHU) abgeschlossen zu haben. Entwickelt werden soll dabei Bildrekonstruktionssoftware (tiefe maschinelle Lernalgorithmen) zur weiteren Verbesserung der Bildverarbeitungsleistung für Brust-CT bei gleichzeitiger Minimierung des Rechenaufwands¹.

Die JHU gilt als weltweit führend in der Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen in der Bildverarbeitung. Geleitet wird die Entwicklung von Dr. Alejandro Sisniega-Crespo², wissenschaftlicher Mitarbeiter am Department of Biomedical Engineering der JHU und Experte für tomographische Rekonstruktionsmethoden, in Zusammenarbeit mit IzoView Gründer und Firmendirektor Dr. John Boone und anderen von der University of California Davis. Izotropic erwartet sich von der Zusammenarbeit eine Reihe neuartiger lernbasierter Ansätze zur genauen Erkennung und Charakterisierung von Brustpathologien.

Izotropic arbeitet an bahnbrechenden neuen Methoden zur Integration datenbasierter maschineller Lernansätze. Dies soll Rauschen und Bildverzerrungen reduzieren und dabei aber die intrinsische räumliche Auflösung des IzoView-Systems erhalten. Durch Kombination der True 3D-Hochauflösung der IzoView-Brust-CT mit dem exzellenten Weichteilkontrast, der von den Rekonstruktionsmethoden zu erwarten ist, wird IzoView eine hervorragende Plattform für die Entwicklung und Implementierung einer Reihe neuartiger lernbasierter Ansätze zur genauen Erkennung und Charakterisierung von Brustpathologien bieten.

Die Softwareentwicklung ist im Gange und wird in die Erstellung der ersten klinischen IzoView-Studieneinheiten des Unternehmens integriert. Zu den klinischen Studieneinheiten gehören Verbesserungen in Produktdesign und Leistung. Dies steigert die Benutzerfreundlichkeit, bietet Wettbewerbsvorteile, erweitert das Produktangebot und spricht einen größeren Zielmarkt an.

IzoView erzeugt hochauflösende Brustbilder in True 3D und ist ideal für die Aufnahme von Patientinnen mit dichtem Brustgewebe. Ein einziger 10-Sekunden-Scan liefert ca. 500 Bilder, ohne schmerzhafte Brustkompression oder ständiges Anfassen der Brust durch das technische Personal, was für die Patientin angenehmer ist und die Strahlendosis verringert.

Neben verbesserten Erkennungsfunktionen geht Izotropic davon aus, dass 3D-Bilder von IzoView mit höherer Auflösung auch eine genauere Randanalyse (Betrachtung von Tumorrändern), Läsionscharakterisierung (Bestimmung der Eigenschaften einer Anomalie) und eine höhere räumliche Auflösung (die Differenzierungsfähigkeit der Bildgebung) zwischen inneren Bruststrukturen liefern könnten.

IM NAMEN DES VORSTANDS
Dr. John McGraw, CEO

Für Anfragen im Bereich Investor Relations wenden Sie sich bitte an:

James Berard
E-Mail: jberard@izocorp.com
Mobiltelefon: 778-228-2314
Gebührenfrei: 1-833-IZOCORP Durchwahl 1

Über die Izotropic Corporation

Die Izotropic Corporation ist das einzige börsennotierte Unternehmen, das die spezielle Brust-CT-Bildgebungsplattform IzoView für eine genauere Brustkrebserkennung und -diagnose vermarktet. Um Patientinnen und Anbietern schneller Zugang zu IzoView zu ermöglichen, will Izotropic in einer ersten klinischen Studie die Überlegenheit der diagnostischen Brust-CT-Bildgebung gegenüber diagnostischen Mammographie-Verfahren nachweisen. Die Studie wird im zweiten Quartal 2022 beginnen. In Folgestudien wird Izotropic Plattform-Anwendungen validieren, einschließlich radiologisches Brustscreening, Behandlungsplanung, Überwachung in der chirurgischen Onkologie, Brustrekonstruktion und Implantatüberwachung in der plastischen und Rekonstruktionschirurgie.

Weitere Informationen über die Izotropic Corporation finden Sie auf ihrer Website unter izocorp.com und in ihrem Profil auf SEDAR unter sedar.com.

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¹ Die Menge der für die Ausführung des Algorithmus erforderlichen Ressourcen.
² Den Lebenslauf von Dr. Sisniega-Crespo finden Sie unter https://www.bme.jhu.edu/people/faculty/alejandro-sisniega-crespo/

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