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Experiencia del cliente

Dr. Patrik Rogalla

Joint Dept. of Medical Imaging,

University of Toronto, Canada

“PIQE ha revolucionado la calidad de la imagen, en particular en las imágenes de tórax”.

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Dr. Patrik Rogalla

Joint Dept. of Medical Imaging, University of Toronto, Canada

“Tengo grandes expectativas de que las imágenes pulmonares en general mejoren significativamente con el uso del aprendizaje profundo”.

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Dr. Russell Bull,

Royal Bournemouth Hospital, UK

“Todo es igual que antes, pero la resolución es mucho, mucho mejor”.

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Dinesh Kalra, MD, FACC, FNLA, FSCCT, FSCMR

University of Louisville, USA

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Educación clínica

White paper

TC cardíaca con matriz 1024 de Precise IQ Engine (PIQE) en la práctica clínica

White paper

Aprendizaje profundo entrenado con precisión: redefiniendo las imágenes cardíacas

“Con AiCE y PIQE, puede disfrutar de lo mejor de sí mismo: una calidad de imagen excelente con dosis de radiación significativamente más bajas”.

 

Dr. Timothy Shore

Especialista en diagnóstico e intervención del personal

North Shore Radiology and Nuclear Medicine (NSRNM), Sídney, Australia

Estudio de caso

PIQE: alcance un nuevo nivel de calidad de imagen para arterias coronarias muy calcificadas

Estudio de caso

Visualización mejorada de la placa de la arteria coronaria con Precise IQ Engine

Evidencia científica de PIQE

Mejora de la resolución espacial en la angiografía coronaria por TC mediante la reconstrucción con aprendizaje profundo de súper resolución

Fumari Tatsugami, Toru Higaki, Ikuo Kawashita, Wataru Fukumoto, Yuko Nakamura, Masakazu Matsuura, Tzu-Cheng Lee, Jian Zhou, Liang Cai, Toshiro Kitagawa, Yukiko Nakano, Kazuo Awai,

 

Acad Radiol. 19 de enero de 2023;S1076-6332(22)00700-0. doi: 10.1016/j.acra.2022.12.044.

 

Conclusión: SR-DLR fue superior al IR híbrido con respecto al ruido de la imagen, la nitidez de los márgenes de la arteria coronaria y la detectabilidad de la placa.

 

 

Impacto de una técnica de reconstrucción de imágenes de súper resolución basada en aprendizaje profundo en la tomografía computarizada de alto contraste: un estudio fantasma

Hideyuki Sato, Shinichiro Fujimoto, Nobuo Tomizawa, Hidekazu Inage, Takuya Yokota, Hikaru Kudo, Ruiheng Fan, Keiichi Kawamoto, Yuri Honda, Takayuki Kobayashi, Tohru Minamino, Yosuke Kogure,

 

Acad Radiol. 21 de enero de 2023;S1076-6332(22)00696-1. doi: 10.1016/j.acra.2022.12.040.

 

Conclusión: Los resultados actuales sugieren que la DLSRR puede lograr una mayor reducción de ruido y una resolución espacial mejorada en la región de alto contraste en comparación con la DLR convencional y las técnicas de reconstrucción iterativa.

 

 

Reconstrucción de aprendizaje profundo de súper resolución en la angiografía por tomografía computarizada coronaria para evaluar las arterias coronarias y el lumen del stent: una experiencia inicialMakoto Orii, Misato Sone, Takeshi Osaki, Yuta Ueyama, Takuya Chiba, Tadashi Sasaki, Kunihiro Yoshioka

 

Research Square. DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-1875541/v2

 

Conclusión: La SR-DLR mejora la calidad de imagen de las arterias coronarias y el lumen del stent en la ACTC. Los conjuntos de datos

reconstruidos con SR-DLR brindan al médico una definición de señal de alto contraste y reducen

el ruido, en relación con la MBIR convencional.

 

Evaluación del stent coronario mediante ATC: comparación de la calidad de la imagen entre la reconstrucción de aprendizaje profundo de súper resolución y otros algoritmos de reconstrucción

Yasunori Nagayama, Takafumi Emoto, Hidetaka Hayashi, Masafumi Kidoh, Seitaro Oda, Takeshi Nakaura, Daisuke Sakabe, Yoshinori Funama, Noriaki Tabata, Masanobu Ishii, Kenshi aga, Koichiro Fujisue, Seiji Takashio, Eiichiro Yamamoto, Kenichi Tsujita y Toshinori Hirai,

AJR, 2023, https://doi.org/10.2214/AJR.23.29506

 

Conclusión: La SR-DLR produjo una mejor delineación del puntal del stent y del lumen interno del stent, con una mejor nitidez de la imagen y menos ruido de imagen y artefactos de eflorescencia, en comparación con HIR, MBIR y NR-DLR.

 

Mejora de la calidad de imagen con reconstrucción basada en aprendizaje profundo de súper resolución en angiografía coronaria por TC

Yasunori Nagayama, Takafumi Emoto, Yuki Kato, Masafumi Kidoh, Seitaro Oda, Daisuke Sakabe, Yoshinori Funama, Takeshi Nakaura, Hidetaka Hayashi,Sentaro Takada, Ryutaro Uchimura, Masahiro Hatemura, Kenichi Tsujita & amperio; Toshinori Hirai,

 

European Radiology 2023, https://doi.org/10.1007/s00330-023-09888-3

 

Conclusión: SR-DLR mejoró considerablemente las cualidades de imagen subjetivas y objetivas y la detectabilidad de objetos de CCTA en relación con los algoritmos HIR, MBIR y NR-DLR.

 

Detección angiográfica por tomografía computarizada coronaria de reestenosis dentro del stent mediante reconstrucción de aprendizaje profundo: un estudio de viabilidad

Hideki Kawai, Sadako Motoyama, Masayoshi Sarai, Yoshihiro Sato, Takahiro Matsuyama, Ryota Matsumoto, Hiroshi Takahashi, Akio Katagata, Yumi Kataoka, Yoshihiro Ida, Takashi Muramatsu, Yoshiharu Ohno, o Ozaki, Hiroshi Toyama, Jagat Narula, Hideo Izawa,

 

Radiología europea 2023 6 de septiembre de https://doi.org/10.1007/s00330-023-10110-7

 

Conclusión: La PIQE proporciona una calidad de imagen y una precisión diagnóstica superiores para la ISR, incluso con stents que miden < 3,0 mm de diámetro.

 

Declaración de relevancia clínica: Con las mejoras en la precisión diagnóstica de la estenosis intrastent, la angiografía por TC podría convertirse en un guardián de la ACI en casos posteriores a la colocación de un stent, obviando la ACI en muchos pacientes después de la colocación reciente de un stent con ISR poco frecuente y permitiendo la detección no invasiva de ISR en la fase tardía.

 

 

Reconstrucción de aprendizaje profundo de súper resolución para una mejor calidad de imagen de la angiografía coronaria por TC

 

Takafuji M, Kitagawa K, Mizutani S, Hamaguchi A, Kisou R, Iio K, Ichikawa K, Izumi D, Sakuma H. ​​Reconstrucción de aprendizaje profundo de súper resolución para una mejor calidad de imagen de la angiografía coronaria por TC.

 

Radiol Cardiot