GEAVANCEERDE INTELLIGENTE CLEAR-IQ ENGINE (AICE).

AI in medische beeldvorming

AiCE is de volgende generatie in CT-reconstructietechnologie. AiCE, de eerste methode voor Deep Learning Reconstruction ter wereld, produceert snel en met weinig ruis hinder verbluffende CT-beelden die uitzonderlijk gedetailleerd zijn, in lijn met de verwachtingen van een toekomstig geavanceerd MBIR-algoritme (Model-based Iterative Reconstruction).

Betere IQ. Lagere dosis. Eenvoudige workflow.

Op onze Aquilion ONE GENESIS werd onlangs een nieuwe Deep Learning Reconstruction, genaamd AiCE, geïnstalleerd.

In vergelijking met onze voorgaande reconstructies merkten we een aanzienlijk verbeterde IQ met AiCE. De klinische beelden hebben minder ruis en zijn scherper, en we merkten een toename van ~25% SNR en CNR.

Bovendien daalde de stralingsdosis met ~20% voor beelden van het lichaam en ~40% voor hartonderzoeken.

De AiCE-toepassing was eenvoudig en werd gemakkelijk opgestart door de applicatiespecialisten van Canon. We scannen ongeveer 80 patiënten per dag waarvoor een hoge verwerkingscapaciteit voor onze locatie essentieel is. AiCE wordt in onze protocollen opgenomen en helpt onze dagelijkse workflow te stroomlijnen.”

Prof. Frédéric Ricolfi
Universitair Medisch Centrum.
Dijon Bourgogne, Frankrijk


“De radiologie van morgen vandaag beschikbaar”

Luister naar Prof. Ewoud Smit, MD, PhD, van Radboud Universitair Medisch Centrum, te Nijmegen, Nederland, en ontdek hoe AiCE zelfs de meest conservatieve radiologen in zijn afdeling heeft kunnen overtuigen door hen meer diagnostisch vertrouwen te bieden.

Bekijk hier de video

Integrated Intelligence

Scherpe, heldere en duidelijke beelden. Bij lage dosis.

Dankzij het doeltreffend rekenkundig vermogen van het Deep Convolutional Neural Network (DCNN) is AiCE in staat om CT-gegevens van lage kwaliteit zo efficient te herstellen dat de eigenschappen van een geavanceerde MBIR geëvenaard worden. Zonder de noodzaak van bijkomende voorziene iteratiecycli, zijn reconstructies ultrasnel en zeer nauwkeurig.

Kenmerken van de AiCE:

  • Uitzonderlijke geruisarme eigenschappen
  • Verbeterde anatomische resolutie
  • Optimaal beeldhomogeniteit
  • Snelle zero-impact reconstructie

DIEPGAAND LEREN RECONSTRUCTIE (DLR)

De DCNN geeft aan welke methoden het best worden toegepast om de ruimtelijke resolutie en de lage ruis hinder in het geavanceerde MBIR-algoritme te behouden. Hoe meer variaties in gegevens tijdens het onderzoek geleverd worden, des te beter zal het uiteindelijke algoritme op het gebied van beeldkwaliteit en verwerkingssnelheid zijn.