MOTEUR CLEAR-IQ INTELLIGENT AVANCÉ (AICE)

AI in Medical Imaging

AiCE est la prochaine génération de technologie de reconstruction par tomographie assistée par ordinateur (CT). Première méthode de reconstruction par Deep Learning au monde, AiCE produit rapidement des images CT d’une qualité stupéfiante, exceptionnellement détaillées et avec les propriétés de faible bruit que l’on peut attendre d’un futur algorithme avancé de MBIR (Model-based Iterative Reconstruction).

MEILLEUR QUALITE D’IMAGE. DOSE INFERIEURE. FLUX DE TRAVAIL FACILE.

“Sur notre Aquilion ONE GENESIS, une nouvelle reconstruction par Deep Learning, appelée AiCE, a récemment été installée. Par rapport à nos reconstructions précédentes, nous avons remarqué une amélioration significative de QI avec AiCE.

Les images cliniques ont moins de bruit et sont plus nettes, nous avons remarqué une augmentation d’environ 25 % du SNR et du CNR.

De plus, la dose a diminué d’environ 20 % pour l’imagerie du corps et d’environ 40 % pour les examens cardiaques.

La mise en œuvre de AiCE a été facile et a été activée par les spécialistes applications Canon. Nous examinons environ 80 patients par jour, par conséquent, un rendement élevé est donc essentiel pour notre site. AiCE est implémenté dans nos protocoles, ce qui nous aide à rationaliser notre flux de travail quotidien”.

Prof. Frédéric Ricolfi
Centre Hospitalier Universitaire
Dijon Bourgogne, France


“LA RADIOLOGIE DE DEMAIN EST DISPONIBLE AUJOURD’HUI »

Écoutez Ewoud Smit, MD, PhD, du Radboud University Medical Center, Nimègue, Pays-Bas, qui explique comment l’AiCE a convaincu même les radiologues les plus conservateurs de son département en leur offrant plus de confiance en matière de diagnostic.

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Intelligence intégrée

Des images nettes, claires et distinctes. A faible dose.

Exploitant l’énorme puissance de calcul d’un réseau neuronal convolutif profond (DCNN), AiCE est formé pour restaurer des données de CT de faible qualité afin qu’elles correspondent aux propriétés d’un MBIR avancé. Sans avoir besoin de multiples cycles d’itération projetés à l’avance, les reconstructions sont ultra-rapides et très précises.

Caractéristiques d’AiCE :

  • Propriétés exceptionnelles de faible bruit
  • Résolution anatomique améliorée
  • Superbe homogénéité de l’image
  • Reconstruction rapide à impact zéro

RECONSTRUCTION PAR DEEP LEARNING (DLR)

Le DCNN apprend quelles méthodes sont les plus adéquates pour maintenir la résolution spatiale et les propriétés de faible bruit contenues dans l’algorithme avancé du MBIR. Plus les données fournies pendant la formation varient, plus l’algorithme final sera performant en termes de qualité d’image et de vitesse de traitement.