La tecnología de resonancia magnética de Canon ha evolucionado con soluciones de IA integradas en todo el proceso de diagnóstico. Altivity, nuestra innovadora solución de IA, optimiza cada paso, desde la colocación del paciente hasta la configuración de la bobina, la planificación del escaneo y la mejora de la imagen. Descubra cómo nuestras soluciones de aprendizaje profundo optimizan los procedimientos de resonancia magnética día a día, haciéndolos más rápidos, eficientes y eficaces.
Acompáñenos en ISMRM para explorar el futuro de la resonancia magnética con Canon.
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Acompáñenos en nuestro simposio Gold
Domingo 11 de mayo, 12:00-13:00
Lugar: Centro de Convenciones de Hawái, Sala Plenaria (Salón Kalakaua)
Excelencia impulsada por IA avanzada
Hiroyuki Fujita, PhD
Director de TecnologíaDivisión de Resonancia Magnética
Canon Medical Systems Corporation
Neuromedicina de precisión:
La resonancia magnética como un elemento innovador en la guía terapéutica
Thomas Tourdias, MD, PhD
Jefe de DepartamentoNeuroimagen diagnóstica y terapéutica, Hospital Universitario de Burdeos
Instituto de Bioimagen, Universidad de Burdeos
Neurocentro Magendie, INSERM U1215, Universidad de Burdeos
Resonancia Magnética Cardíaca Automatizada:
Democratizando el acceso a la imagenología cardiovascular avanzada
Christopher Nguyen, PhD FSCMR FACC
Director del Centro de Investigación de Innovación Cardiovascular (CIRC)Director de Investigación en Resonancia Magnética
Instituto Cardíaco, Vascular y Torácico
Departamentos de Medicina Cardiovascular, Radiología e Ingeniería Biomédica
Clínica Cleveland
Lista de presentaciones de ISMRM (orales y póster) relacionadas con Canon MRI
1. Brunner, D. O.. Monitoreo ambiental en tiempo real para dispositivos adyacentes a resonancia magnética.
2. Chen, X.. Análisis detallado de la definición de SAR de cuerpo parcial en la norma IEC 60601-2-33.
3. Do, H.. Imágenes aceleradas de 1,2 minutos y 4 ecos, basadas en UTE, similares a las de TC, utilizando CG-SENSE y Reconstrucción de Denoising basada en aprendizaje profundo (DLR).
4. Do, H.. Resolución y nitidez mejoradas de imágenes de ecos múltiples, basadas en UTE, similares a las de TC, utilizando CG-SENSE y Reconstrucción de Denoising basada en aprendizaje profundo.
5. Haji-Valizadeh, H.. Corrección de movimiento en ACS para mejorar la corrección de movimiento basada en el rechazo de disparos.
6. Hideaki Kutsuna. Reconstrucción de aprendizaje profundo de alta resolución (HR-DLR) con detección comprimida para una adquisición altamente acelerada.
7. Jae-Kyun Ryu. Mejora de la calidad de la resonancia magnética FLAIR con reconstrucción de aprendizaje profundo de superresolución.
8. Jung, H.. Dinámica de neurofluidos a lo largo del nervio óptico: Aplicación de pila de estrellas intercalada 3D (iSoS) con etiquetado de espín Time-SLIP.
9. Kuwatsuru, Y.. Análisis de protones CEST y espectro Z (ZAP) en el hígado.
10. Kuwatsuru, Y.. Perfusión selectiva por RM sin contraste de la arteria hepática y la vena porta en el hígado.
11. Liu, D. C.. La capacidad residual funcional medida por MRI scout depende de la edad y está relacionada con...
12. Malis, V.. La resonancia magnética CEST y ZAP revela cambios bioquímicos relacionados con la edad en los tejidos de la articulación de la rodilla.
13. Malis, V. Extensión del modelo cinético general de perfusión a aplicaciones de pulso de inversión de etiquetado espacial-temporal (Time-SLIP).
14. Malis, V.. Imágenes de perfusión renal Time-SLIP sin contraste mediante pila de estrellas con ASL.
15. Malis, V.. Imágenes TE ultracortas con intervalos estrechos (δTE) para el mapeo T2* en la EPOC: Hacia un biomarcador de cambios estructurales pulmonares.
16. Miyazaki, M.. Angiografía coronaria por RM robusta al movimiento y pila de estrellas intercalada (iSoS) con miocardio ASL. Perfusión.
17. Munoz, F.. El impacto de las incertidumbres de la conductividad muscular en las evaluaciones de seguridad de la RM.
18. Munsch, F.. Detección mejorada de lesiones de la médula espinal en la esclerosis múltiple mediante MPRAGE 3D con anulación de materia blanca y reconstrucción con aprendizaje profundo.
19. Noda, C.. La reconstrucción con aprendizaje profundo mejoró la precisión del mapeo miocárdico T1 y T2: evaluación inicial con fantasma e in vivo.
20. Saurav Z. K. Sajib. Capa de reemplazo del espacio K para mejorar la nitidez de la imagen en la reconstrucción con aprendizaje automático.
21. Schildknecht, C. M.. Cabezal de RF optimizado para digitalización de bajo ruido y bajo consumo en el imán: uso de fibra óptica para minimizar el ruido y el calor.
22. Starekova, J.. Sesgo interplataforma y reproducibilidad longitudinal del mapeo PDFF-R2* utilizando un fantasma Fat-Iron optimizado: un estudio multicéntrico.
23. Wheaton, A. J.. Método para la calibración de la frecuencia central utilizando espectros STIR on/off.
24. Wheaton, A. J.. Método para la corrección de intensidad con reducción de ruido.
25. Williams, S. N.. La integración de sondas de campo dinámicas en bobinas de matriz de RF de 7T permite la monitorización simultánea de campos sin degradar el rendimiento de las bobinas.
26. Won C. Bae. Procesamiento de aprendizaje profundo para angiografía por resonancia magnética sin contraste ni sustracción de arterias de las extremidades inferiores.
27. Yu, H. J.. Evaluación por resonancia magnética de microhemorragias cerebrales, infarto silencioso y depósito de hierro con QSM en la anemia de células falciformes y talasemia en comparación con controles sanos.
28. Zucchelli, M.. Desenfoque nativo informado por Fourier (FIND): Una solución robusta para el desenfoque en la resonancia magnética con etiquetado de espín arterial pseudocontinuo (pCASL).
29. 寳珠山. Un sistema de aprendizaje in situ de prescripción automática de RM de mama para adaptar diferentes preferencias de plan de exploración: un estudio de prueba de concepto.
30. 尾﨑. Comparación de las capacidades para la perfusión regional y los cambios funcionales pulmonares entre resonancias magnéticas PREFUL ponderadas por perfusión sincronizadas con ECG y PPG y resonancias magnéticas de perfusión dinámica con CE.
31. 尾﨑. Comparación de la capacidad para distinguir áreas prostáticas malignas de benignas entre imágenes CEST 3D e IDM combinadas con y sin imágenes CEST.
32. 尾﨑. Comparación de la capacidad de predicción de recurrencia posoperatoria entre imágenes CEST, IDM, PET/TC con FDG y predictores combinados en cáncer de pulmón de células no pequeñas en estadio I.
33. 尾﨑. Reconstrucciones de gradiente conjugado y aprendizaje profundo para resonancia magnética transuretral (UTE-MRI): Capacidad para reducir el tiempo de escaneo sin degradar la calidad de imagen ni la capacidad de detección de nódulos.
34. Capítulo 1. Eficacia del motor Precise IQ: comparación con la reconstrucción de aprendizaje profundo con interpolación de relleno de ceros en resonancia magnética pélvica femenina.
35. Capítulo 1. HR-DWI con DLR de superresolución frente a DWI convencional: Tiempo de escaneo, calidad de imagen y rendimiento diagnóstico en tumores hepatopancreatobiliares.
36. Capítulo 1. Corrección de distorsión de codificación inversa (RDC) en DWI: Capacidad para mejorar la calidad de imagen y el diagnóstico de metástasis en ganglios linfáticos en cáncer de pulmón no microcítico.
37. Capítulo 1. DLR de superresolución y SPEEDER expandido en resonancia magnética de mama: Capacidad para mejorar la calidad de la imagen sin afectar el contraste ni la evaluación del ADC.
38. 市之瀬. Evaluación neurofluídica y microestructural mediante análisis de difusión dependiente del tiempo y parámetros de la materia blanca en la apnea obstructiva del sueño.
39. 篠田. Reconstrucción parcial de aprendizaje profundo de Fourier por resonancia magnética con restricción de fase implícita.
40. 草原. Las imágenes con tensor de difusión visualizan las orientaciones de los haces musculares en capas aisladas de músculo liso del colon.
41. 草原. Optimización del ángulo de giro en resonancia magnética TE ultracorta para angiografía por resonancia magnética cerebral. Actas.
42. 葛西. Procesamiento de aprendizaje profundo para angiografía por resonancia magnética sin contraste ni sustracción de arterias de las extremidades inferiores.
43. Investigación de protones de intercambio multiparamétrico mediante CEST y análisis del espectro Z de protones (ZAP) en el cerebro humano.
44. Modelado del flujo de salida del LCR: Un enfoque bicomponente con resonancia magnética con deslizamiento temporal.
2. Chen, X.. Análisis detallado de la definición de SAR de cuerpo parcial en la norma IEC 60601-2-33.
3. Do, H.. Imágenes aceleradas de 1,2 minutos y 4 ecos, basadas en UTE, similares a las de TC, utilizando CG-SENSE y Reconstrucción de Denoising basada en aprendizaje profundo (DLR).
4. Do, H.. Resolución y nitidez mejoradas de imágenes de ecos múltiples, basadas en UTE, similares a las de TC, utilizando CG-SENSE y Reconstrucción de Denoising basada en aprendizaje profundo.
5. Haji-Valizadeh, H.. Corrección de movimiento en ACS para mejorar la corrección de movimiento basada en el rechazo de disparos.
6. Hideaki Kutsuna. Reconstrucción de aprendizaje profundo de alta resolución (HR-DLR) con detección comprimida para una adquisición altamente acelerada.
7. Jae-Kyun Ryu. Mejora de la calidad de la resonancia magnética FLAIR con reconstrucción de aprendizaje profundo de superresolución.
8. Jung, H.. Dinámica de neurofluidos a lo largo del nervio óptico: Aplicación de pila de estrellas intercalada 3D (iSoS) con etiquetado de espín Time-SLIP.
9. Kuwatsuru, Y.. Análisis de protones CEST y espectro Z (ZAP) en el hígado.
10. Kuwatsuru, Y.. Perfusión selectiva por RM sin contraste de la arteria hepática y la vena porta en el hígado.
11. Liu, D. C.. La capacidad residual funcional medida por MRI scout depende de la edad y está relacionada con...
12. Malis, V.. La resonancia magnética CEST y ZAP revela cambios bioquímicos relacionados con la edad en los tejidos de la articulación de la rodilla.
13. Malis, V. Extensión del modelo cinético general de perfusión a aplicaciones de pulso de inversión de etiquetado espacial-temporal (Time-SLIP).
14. Malis, V.. Imágenes de perfusión renal Time-SLIP sin contraste mediante pila de estrellas con ASL.
15. Malis, V.. Imágenes TE ultracortas con intervalos estrechos (δTE) para el mapeo T2* en la EPOC: Hacia un biomarcador de cambios estructurales pulmonares.
16. Miyazaki, M.. Angiografía coronaria por RM robusta al movimiento y pila de estrellas intercalada (iSoS) con miocardio ASL. Perfusión.
17. Munoz, F.. El impacto de las incertidumbres de la conductividad muscular en las evaluaciones de seguridad de la RM.
18. Munsch, F.. Detección mejorada de lesiones de la médula espinal en la esclerosis múltiple mediante MPRAGE 3D con anulación de materia blanca y reconstrucción con aprendizaje profundo.
19. Noda, C.. La reconstrucción con aprendizaje profundo mejoró la precisión del mapeo miocárdico T1 y T2: evaluación inicial con fantasma e in vivo.
20. Saurav Z. K. Sajib. Capa de reemplazo del espacio K para mejorar la nitidez de la imagen en la reconstrucción con aprendizaje automático.
21. Schildknecht, C. M.. Cabezal de RF optimizado para digitalización de bajo ruido y bajo consumo en el imán: uso de fibra óptica para minimizar el ruido y el calor.
22. Starekova, J.. Sesgo interplataforma y reproducibilidad longitudinal del mapeo PDFF-R2* utilizando un fantasma Fat-Iron optimizado: un estudio multicéntrico.
23. Wheaton, A. J.. Método para la calibración de la frecuencia central utilizando espectros STIR on/off.
24. Wheaton, A. J.. Método para la corrección de intensidad con reducción de ruido.
25. Williams, S. N.. La integración de sondas de campo dinámicas en bobinas de matriz de RF de 7T permite la monitorización simultánea de campos sin degradar el rendimiento de las bobinas.
26. Won C. Bae. Procesamiento de aprendizaje profundo para angiografía por resonancia magnética sin contraste ni sustracción de arterias de las extremidades inferiores.
27. Yu, H. J.. Evaluación por resonancia magnética de microhemorragias cerebrales, infarto silencioso y depósito de hierro con QSM en la anemia de células falciformes y talasemia en comparación con controles sanos.
28. Zucchelli, M.. Desenfoque nativo informado por Fourier (FIND): Una solución robusta para el desenfoque en la resonancia magnética con etiquetado de espín arterial pseudocontinuo (pCASL).
29. 寳珠山. Un sistema de aprendizaje in situ de prescripción automática de RM de mama para adaptar diferentes preferencias de plan de exploración: un estudio de prueba de concepto.
30. 尾﨑. Comparación de las capacidades para la perfusión regional y los cambios funcionales pulmonares entre resonancias magnéticas PREFUL ponderadas por perfusión sincronizadas con ECG y PPG y resonancias magnéticas de perfusión dinámica con CE.
31. 尾﨑. Comparación de la capacidad para distinguir áreas prostáticas malignas de benignas entre imágenes CEST 3D e IDM combinadas con y sin imágenes CEST.
32. 尾﨑. Comparación de la capacidad de predicción de recurrencia posoperatoria entre imágenes CEST, IDM, PET/TC con FDG y predictores combinados en cáncer de pulmón de células no pequeñas en estadio I.
33. 尾﨑. Reconstrucciones de gradiente conjugado y aprendizaje profundo para resonancia magnética transuretral (UTE-MRI): Capacidad para reducir el tiempo de escaneo sin degradar la calidad de imagen ni la capacidad de detección de nódulos.
34. Capítulo 1. Eficacia del motor Precise IQ: comparación con la reconstrucción de aprendizaje profundo con interpolación de relleno de ceros en resonancia magnética pélvica femenina.
35. Capítulo 1. HR-DWI con DLR de superresolución frente a DWI convencional: Tiempo de escaneo, calidad de imagen y rendimiento diagnóstico en tumores hepatopancreatobiliares.
36. Capítulo 1. Corrección de distorsión de codificación inversa (RDC) en DWI: Capacidad para mejorar la calidad de imagen y el diagnóstico de metástasis en ganglios linfáticos en cáncer de pulmón no microcítico.
37. Capítulo 1. DLR de superresolución y SPEEDER expandido en resonancia magnética de mama: Capacidad para mejorar la calidad de la imagen sin afectar el contraste ni la evaluación del ADC.
38. 市之瀬. Evaluación neurofluídica y microestructural mediante análisis de difusión dependiente del tiempo y parámetros de la materia blanca en la apnea obstructiva del sueño.
39. 篠田. Reconstrucción parcial de aprendizaje profundo de Fourier por resonancia magnética con restricción de fase implícita.
40. 草原. Las imágenes con tensor de difusión visualizan las orientaciones de los haces musculares en capas aisladas de músculo liso del colon.
41. 草原. Optimización del ángulo de giro en resonancia magnética TE ultracorta para angiografía por resonancia magnética cerebral. Actas.
42. 葛西. Procesamiento de aprendizaje profundo para angiografía por resonancia magnética sin contraste ni sustracción de arterias de las extremidades inferiores.
43. Investigación de protones de intercambio multiparamétrico mediante CEST y análisis del espectro Z de protones (ZAP) en el cerebro humano.
44. Modelado del flujo de salida del LCR: Un enfoque bicomponente con resonancia magnética con deslizamiento temporal.
Explore nuestras soluciones integradas de resonancia magnética en ISMRM 2025
Resonancia magnética
Vantage Galan 3T / Supreme Edition
Inteligencia avanzada, productividad suprema
Vantage Galan 3T ofrece un rendimiento de resonancia magnética excepcional a diario, para una experiencia excepcional para el paciente y el personal.
La plataforma en tiempo real integra componentes del sistema, como un nuevo imán, una bobina de gradiente y tecnología de radiofrecuencia, y logra un rendimiento de resonancia magnética optimizado.
La plataforma en tiempo real integra componentes del sistema, como un nuevo imán, una bobina de gradiente y tecnología de radiofrecuencia, y logra un rendimiento de resonancia magnética optimizado.
Vantage Orian
Mayor confianza con resonancia magnética de 1,5 T
Vantage Orian utiliza tecnología de RM inteligente, impulsada por Altivity, para brindar confianza avanzada a la suite de RM de 1.5T.
PIQE
Reconstrucción de aprendizaje profundo para resonancia magnética
La tecnología de aprendizaje profundo permite obtener imágenes claras, nítidas y definidas. Tradicionalmente, la adquisición de imágenes de alta resolución requería un tiempo de escaneo prolongado. Sin embargo, con PIQE, se obtienen imágenes de alta resolución con el mismo tiempo de escaneo que con los escaneos convencionales.
Inteligencia avanzada, productividad suprema
Publicaciones científicas destacadas y referencias
Esta edición de nuestra revista se centra en destacar el valor clave de Vantage Galan 3T / Supreme Edition, incluyendo artículos técnicos de nuestros especialistas en ingeniería y las primeras experiencias de nuestros clientes. Espero que puedan sentir la pasión de nuestros ingenieros por desarrollar este sistema y nuestro constante espíritu de innovación.
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