TC TrueFidelity

TrueFidelity

La tecnologia di ricostruzione delle immagini mediante deep learning promette vantaggi senza precedenti sia per i pazienti che per i radiologi e i tecnici che si dedicano alla loro cura. Dopo quasi mezzo secolo all'avanguardia nella tomografia computerizzata, GE HealthCare continua a lavorare allo sviluppo della tecnologia della ricostruzione delle immagini. Le immagini TC TrueFidelity rappresentano una vera e propria rivoluzione in questo ambito.

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Preferenze di comunicazione

Una nuova era
per la ricostruzione delle immagini.

Immagini TrueFidelity di paziente con BMI 62 (180 kg, 1,73 m)

È importante
il modo in cui viene addestrato il Deep Learning.

La qualità di un'applicazione di ricostruzione d'immagini con deep learning dipende dall'efficacia del suo addestramento. GE HealthCare ha addestrato il proprio motore di ricostruzione utilizzando una libreria di migliaia di immagini con retroproiezione filtrata (FBP) a basso rumore, standard di riferimento per la qualità delle immagini.

Design

Si creano strati di equazioni matematiche e si sviluppa una Rete Neurale Profonda (DNN) capace di gestire milioni di parametri.

Training

Si inserisce un sinogramma ad alto rumore nella Rete Neurale Profonda (DNN) e si confronta l'immagine risultante con una versione a basso rumore della stessa immagine. Queste due immagini vengono confrontate in base a diversi parametri, quali rumore dell'immagine, risoluzione a basso contrasto, rilevabilità a basso contrasto, texture del rumore, ecc. L'immagine ottenuta riporta le differenze alla rete tramite la retropropagazione, in modo da addestrare e rafforzare la DNN sulla base dell'output desiderato.

Verifica

La rete ricostruisce casi clinici e di test con fantoccio mai visti prima, inclusi casi estremamente rari progettati per mettere la rete alla prova, confermandone l'efficacia.

Fiducia. Senza compromessi.

Le immagini TC TrueFidelity offrono un livello di qualità superiore, anche rispetto alle tecniche di ricostruzione iterativa più avanzate. La visualizzazione del contrasto viene mantenuta, il rumore e gli artefatti sono ridotti al minimo e i bordi sono preservati - quanto basta - in modo da garantire estrema nitidezza senza compromessi.¹

Testimonianze

"La riduzione del rumore nell'imaging cardiaco con deep learning consente di ridurre il kVp mantenendo la qualità dell'immagine."

Dhiraj Baruah, MD

Froedtert & the Medical College of Wisconsin

Dhiraj Baruah

"Revolution Apex con immagini TrueFidelity offre un'eccezionale qualità dell'immagine e una visualizzazione del contrasto ottimale, anche per pazienti con un BMI elevato di 39."

Jean-Louis Sablayroles, MD

Center Cardiologique du Nord, Saint-Denis, Francia

Dhiraj Baruah

"Eccellente CNR, migliore definizione delle lesioni, texture superiore e nessun aspetto plastico nell'immagine."

Naveen Kulkarni, MD

Froedtert & the Medical College of Wisconsin

Dhiraj Baruah

"La riduzione del rumore e il miglioramento della qualità dell'immagine del grasso epicardico consentono una rappresentazione più chiara della parete esterna delle arterie coronarie, facilitando la rilevazione del rimodellamento positivo delle placche ad alto rischio rispetto ai metodi di ricostruzione precedenti".

James Earls, MD FSCCT

George Washington University Hospital

James Earls, MD FSCCT

"Questo è l'aspetto che un'immagine TC della testa dovrebbe avere e che non aveva mai raggiunto, nemmeno nell'era delle dosi elevate. Meno rumore, meno artefatti, un piacere da interpretare".

Lawrence N. Tanenbaum, MD FACR

Radnet

James Earls, MD FSCCT

Galleria delle immagini: confronto tra tecnologie di ricostruzione

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Risorse

Brochure TrueFidelity

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White paper tecnico sulla ricostruzione delle immagini con Deep Learning

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Glossario di Deep Learning

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NOTE

1. Come dimostrato in un'evoluzione clinica che ha coinvolto 60 casi e 9 medici, in cui ogni caso è stato ricostruito sia con DLIR che con ASiR-V e valutato da 3 medici. Nel 100% delle letture, la nitidezza delle immagini DLIR è stata valutata uguale o superiore rispetto a quella ASiR-V. Nel 91% delle letture, la texture del rumore nelle immagini DLIR è stata valutata migliore rispetto a quella ASiR-V. Tale valutazione si basava sulla preferenza di ogni singolo lettore.

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JB04160XX

TrueFidelity

Una nuova era per la ricostruzione delle immagini.

È importante il modo in cui viene addestrato il Deep Learning.

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NOTE

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per la ricostruzione delle immagini.

È importante
il modo in cui viene addestrato il Deep Learning.