A visão que eleva a qualidade de imagem com deep learning até você.

A reconstrução de imagens com deep learning entrega benefícios incomparáveis ​​aos diagnósticos dos seus pacientes. E depois de quase meio século na vanguarda da tomografia computadorizada, a GE Healthcare está posicionada de maneira única para garantir que esse último avanço cumpra sua promessa.

A GE Healthcare foi pioneira e impulsionou de forma consistente a ciência do deep learning. As imagens TrueFidelity são mais do que uma melhoria radical da última geração. Elas elevam a visão do que você e o TrueFidelity podem alcançar juntos.

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

A solução para reconstrução de imagem baseada em deep learning é tão boa quanto o treinamento do algoritmo. A GE Healthcare treinou seu mecanismo de reconstrução usando uma biblioteca de milhares de imagens de retroprojeção filtrada (FBP) de baixo ruído, consideradas o padrão ouro de qualidade de imagem.

Comparadas até mesmo com a Iterative Reconstruction em modelos mais sofisticados, as imagens de TC TrueFidelity são elevadas a um outro nível. A visualização de contraste é mantida, o ruído e os artefatos são minimizados, as bordas são mantidas o suficiente para que haja clareza notável e nenhum comprometimento com a textura da imagem. ¹

1. Conforme demonstrado em uma avaliação clínica consistindo em 60 casos e 9 médicos, onde cada caso foi reconstruído com DLIR e ASiR-V e avaliado por 3 dos médicos. Em 100% das leituras, a nitidez da imagem do DLIR foi classificada como igual ou melhor do que a do ASiR-V. Em 91% das leituras, a textura de ruído do DLIR foi avaliada melhor que a do ASiR-V. Essa classificação foi baseada na preferência de cada leitor individual.

1. As informações contidas neste material são apresentadas de forma geral, embora se pretenda que não haja dados imprecisos, pode haver diferentes interpretações a esse respeito; Essas informações podem ser restritas em seu país. As configurações e recursos finais do produto podem ser diferentes daqueles mostrados na foto/vídeo;
   
   
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