2023年5月31日-通用电气医疗集团宣布美国食品及药物管理局的510 (k)间隙的精密DL——一个新的、革命性的深度上优于图像处理软件包含在通用电气医疗集团的增长轻松侦察DL投资组合。精密DL提供了图像质量的性能优势通常与基于硬件的飞行时间(ToF)重建,包括改善contrast-to-noise比率[我]、对比recoveryi和定量精度(二)。基于ai技术在公司的fastest-ever-selling可用PET / CT[3]Omni传奇,已经拥有超过两倍的敏感性之前数字扫描仪(四),支持更快的扫描时间[v]和令人印象深刻的小损伤检测能力(六)。
在一起,精确的可用性DL Omni传奇超高灵敏度的第三代数字探测器技术标志着一个新时代PET / CT性能和结果,从ToF技术过渡到下一代的PET / CT性能和使临床医生能够解码巧合事件特别决议通知诊断和治疗计划。
“我们不能把我们看不到的,这就是为什么我们需要精确的图像质量,以帮助诊断、治疗计划,并监控疾病,”教授解释道。弗拉维奥的医学博士,博士,核医学放射学分部的主席和核医学Kantonsspital圣加伦在瑞士(七)。“精确DL提高图像质量,使我们发现小病灶,包括图像获得很低的剂量注射和短就寝时间,可能开始早期治疗和监测,这可能导致改善病人状况。此外,Omni传说提供了简化,简单的解决方案,帮助使技术人员能够提高效率,提高病人护理,减少潜在的辐射伤害医务人员七世。”
医学影像诊断疾病是一个重要的工具,识别一个疗程,并决定是否治疗是成功的世界各地的成千上万的病人。图像质量问题,临床医生和病人之间的区别,找到一个小病变早期或后期,可能影响患者的治疗效果和疾病管理。出于这个原因,临床医生越来越多地采用人工智能增强图像质量的解决方案相比,标准的护理。
人工智能和机器学习的一个子集,深度学习利用深层神经网络,由层的数学方程和数以百万计的连接和参数训练和加强基于所需的输出。在这一过程中,深度学习是一个重要的飞跃与以前相比,疗效过程需要更多的人工干预,轻松处理复杂的模型和大量的参数提供临床医师和见解他们需要更自信地诊断和照顾病人。
”的一个主要优势完全转移到人工智能的未来和深度学习是让更多的实践,获取最先进的成像技术在保健领域比以往任何时候都多,”股票简麦克拉,总裁和首席执行官,成像,通用电气医疗集团。“临床医生看到的价值应用深度学习技术,以提高图像质量与我们的多模家庭轻松侦察DL的应用程序已经包括空中侦察DL先生,TrueFidelity CT, x射线和螺旋DL。现在我们骄傲的添加对PET / CT的精密DL,允许更精确的和个性化的保健医疗系统成像部门。”
新的成像处理技术,精密DL是与一个复杂的神经网络训练成千上万的创建多个图像重建方法,包括ToF重建,提供相关的图像质量性能优势通常基于硬件的ToF重建,如改善recoveryi contrast-to-noise比和对比。
精密DL过程病人图像增强图像质量,包括:
- 平均提高11% recoveryi相比,
- 23%的平均改善contrast-to-noise ratioi,
- 平均42%的增长在小型、低对比度损伤检测能力(八),
- 量化accuracyii 14%的改善功能。
总之,发表的一项研究欧洲核医学与分子影像杂志》上定量,改善功能,整体照片的锐度,和整体的诊断价值,尤其是在损伤检测能力和PET / CT图像重建的诊断信心没有ToF使用深度学习模型训练了ToF图像增强(第九)。
通用电气医疗集团的deep-learning-enabled软件对图像采集和重建先生,CT,x射线现在PET / CT,让临床医生,帮助改善病人的结果。
更多信息:gehealthcare.com
引用:
[我]精密DL和Omni传奇32 cm数据提高对比度恢复(CR)平均11%和Contrast-to-Noise比率(CNR) 23%的平均水平相比non-ToF重建。CR和中国北车演示了使用临床数据插入病变的大小、位置和对比。使用数据从泛光灯传奇32厘米,CR和中国北车测量使用高精度DL和QCHD。
(二)精密DL和Omni传奇32厘米提高特性定量准确性14%相比发现MI ToF重建,在类似的噪音水平。定量准确性证明用临床数据插入病变的大小、位置和对比(地面真理)。功能从泛光灯SUVmean传奇32厘米精度高DL SUVmean相比与QCFX发现MI 25厘米。
[3]基于订单数据的通用电气医疗集团自2010年以来,PET / CT系统。
(四)Omni传奇32厘米增加到2.2系统灵敏度相比发现MI 25厘米。测量之前,NEMAυ2 - 2018。
[v]减少53%的PET扫描时间在Omni传奇相比,发现MI 25厘米32厘米,幻影测试证明。
(六)Omni传奇32厘米增加小病变检测能力平均16%和20%,比发现与匹配的扫描时间/ MI 25厘米注射剂量,在幻影测试使用观察者模式和病变约4毫米;不同的重建方法的平均水平。
(七)不是一个顾问GEHC:这里描述的语句通过通用的客户是基于自己的意见和成果,实现客户的独特的设置。由于没有“典型”医院和许多变量存在,即医院规模、病例组合等不能保证其他客户会达到相同的结果。
(八)Omni传奇32厘米比发现MI 25厘米,在匹配扫描时间和注入剂量。检测能力使用临床数据的插入8毫米直径肝脏病变的位置和2:1使用曹模型对比观察,对比信噪比与QCHD Omni传奇32厘米和精密DL从发现信噪比与QCFX™MI 25厘米。
第九Mehranian,。,Wollenweber, S.D., Walker, M.D. et al. Deep learning–based time-of-flight (ToF) image enhancement of non-ToF PET scans. Eur J of Nucl Med Mol Imaging 49, 3740–3749 (2022).https://doi.org/10.1007/s00259 - 022 - 05824 - 7
2023年6月2日
