Motor avanzado inteligente Clear-IQ (AiCE)

AI en imágenes médicas

AiCE es la próxima generación de tecnología de reconstrucción CT. El primer método de reconstrucción de aprendizaje profundo del mundo, AiCE produce rápidamente impresionantes imágenes de TC que son excepcionalmente detalladas y con las propiedades de bajo ruido que podría esperar de un futuro algoritmo avanzado de reconstrucción iterativa basada en modelos (MBIR).

Mejor IQ. Dosis inferior. Fácil flujo de trabajo.

“En nuestro Aquilion ONE GENESIS recientemente se instaló una nueva Reconstrucción de aprendizaje profundo, llamada AiCE. En comparación con nuestras reconstrucciones anteriores, notamos una mejora significativa con el IQ AiCE.

Las imágenes clínicas tienen menos ruido y son más nítidas, notamos un aumento de ~ 25% SNR y CNR.

Además, la dosis disminuyó en ~ 20% para imágenes del cuerpo y ~ 40% para exámenes cardíacos.

La implementación de AiCE fue fácil y los especialistas en aplicaciones de Canon la activaron. Realizamos aproximadamente 80 pacientes por día, por lo tanto, es esencial para nuestro departamento un alto rendimiento. AiCE se implementa en nuestros protocolos, lo que ayuda a optimizar nuestro flujo de trabajo diario.”

Prof. Frédéric Ricolfi
Centre Hospitalier Universitaire
Dijon Bourgogne, France


“La radiología del mañana está disponible hoy”

Escuche a Ewoud Smit, MD, PhD, del Radboud University Medical Center, Nijmegen, Holanda, explicar cómo AiCE se ha ganado incluso a los radiólogos más conservadores de su departamento ofreciéndoles más confianza diagnóstica.

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Inteligencia integrada

Imágenes nítidas, claras y distintas. En dosis bajas.

Aprovechando el enorme poder computacional de una Red Neural Convolucional Profunda (DCNN), AiCE está capacitado para restaurar datos CT de baja calidad para que coincidan con las propiedades de un MBIR avanzado. Sin la necesidad de múltiples ciclos de iteración proyectados hacia adelante, las reconstrucciones son ultrarrápidas y altamente precisas.

Características AiCE:

  • Excepcionales propiedades de bajo ruido
  • Resolución anatómica mejorada
  • Excelente homogeneidad de imagen
  • Reconstrucción rápida de impacto cero

Reconstrucción de aprendizaje profundo (DLR)

El DCNN aprende qué métodos se aplican mejor para mantener la resolución espacial y las propiedades de bajo ruido contenidas en el algoritmo MBIR avanzado. Cuantas más variaciones de datos se suministren durante el aprendizaje, mejor será el rendimiento del algoritmo final en términos de calidad de imagen y velocidades de procesamiento.