Advanced Intelligent Clear-IQ Engine

Inteligencia Artificial en Diagnóstico por Imágenes

AiCE es la tecnología de reconstrucción de imágenes de la siguiente generación de Sistemas de TC. Es el primer método de Reconstrucción de Aprendizaje Profundo (Deep Learning) del mundo basado en una Red Neuronal Inteligente Artificial. AiCE produce rápidamente imágenes de TC deslumbrantes con un nivel de detalle excepcional y con las propiedades de bajo ruido que podría esperarse de un futuro algoritmo MBIR avanzado (Reconstrucción Iterativa Basada en Modelos).

Características AiCE DLR:
  • Excepcionales propiedades con bajo ruido 
  • Resolución anatómica mejorada 
  • Excelente homogeneidad de imagen 
  • Reconstrucción rápida de impacto nulo. 
*1.5 mm @0.3% Aquilion ONE / GENESIS Edition

Mejor Calidad de Imagen. Dosis más baja. Flujo de trabajo simple.

"On our Aquilion ONE GENESIS a new Deep Learning Reconstruction, named AiCE, was recently installed. Compared to our previous reconstructions we noticed significantly improved IQ with AiCE.

The clinical images have less noise and are sharper, we noticed an increase of ~25% SNR and CNR.

Moreover the dose decreased by ~20% for body imaging and ~40% for cardiac examinations.

The AiCE implementation was easy and just turned ON by the Canon application specialists. We scan approximately 80 patients per day and therefore high throughput is essential for our site. AiCE is implemented into our protocols helping to streamline our daily workflow."


Prof. Frédéric Ricolfi
Centre Hospitalier Universitaire
Dijon Bourgogne, France

“La radiología del mañana disponible hoy”

Listen to Ewoud Smit, MD, PhD, from Radboud University Medical Center, Nijmegen, the Netherlands, explain how AiCE has won over even the most conservative radiologists in his department by offering them more diagnostic confidence.

Watch Now

Inteligencia Integrada

Imágenes nítidas, claras y distintas. Con Dosis bajas.

Aprovechando el enorme poder computacional de una Red Neural Convolucional Profunda (DCNN), AiCE está capacitado para restaurar datos de TC de baja calidad para que coincidan con las propiedades de una imagen reconstruida con MBIR avanzado. Sin la necesidad de realizar múltiples ciclos de iteración progresivos, las reconstrucciones son ultrarrápidas y altamente precisas.

Deep Learning Reconstruction (DLR)

La Red DCNN aprende cuáles son los mejores métodos para mantener la resolución espacial y las propiedades de bajo ruido contenidas en el algoritmo MBIR avanzado. Cuantas más variaciones existan en los datos de imagen que se suministran durante el proceso de entrenamiento de la Red, mejor será el comportamiento del final algoritmo, en términos de calidad de imagen y velocidades de procesamiento.

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