Altivity, atención médica inteligente simplificada
Canon Medical trabaja en estrecha colaboración con algunos de los principales expertos del mundo en todas las modalidades para desarrollar tecnologías relevantes. Las innovaciones en Inteligencia Artificial (IA) se han convertido en un foco clave en este ámbito en los últimos años. El Simposio de almuerzo satélite celebrado en ECR 2022 brindó algunas ideas importantes sobre cómo el progreso que Canon Medical ha logrado en el aprendizaje profundo ya es beneficioso en la práctica clínica.
El simposio, titulado "Altivity, Intelligent Healthcare Made Easy", fue moderado por el Prof. Mathias Prokop. El Prof. Prokop es radiólogo y presidente de los departamentos de radiología del Centro médico de la Universidad de Radboud en Nijmegen, y también del Centro médico de la Universidad de Groningen, en los Países Bajos. El profesor Prokop es reconocido en todo el mundo por sus logros en nuevas tecnologías de imagen. Tras una breve introducción del Prof. Prokop, la audiencia escuchó tres presentaciones de eminentes oradores sobre algunas de las aplicaciones más innovadoras de la tecnología de aprendizaje profundo de Canon Medical en la práctica clínica.
"Tenemos algunas innovaciones interesantes en TC y también en RM que aprovechan la IA en la rutina clínica, pero no son lo que normalmente esperamos cuando oímos hablar de la IA, es decir, que se está utilizando para ayudar a encontrar estas enfermedades", afirmó el profesor Prokop. "Hoy estamos ante algo completamente diferente, que es el uso de la IA para mejorar las imágenes y, de esa manera, ayudarnos a lograr el diagnóstico correcto".
El simposio, titulado "Altivity, Intelligent Healthcare Made Easy", fue moderado por el Prof. Mathias Prokop. El Prof. Prokop es radiólogo y presidente de los departamentos de radiología del Centro médico de la Universidad de Radboud en Nijmegen, y también del Centro médico de la Universidad de Groningen, en los Países Bajos. El profesor Prokop es reconocido en todo el mundo por sus logros en nuevas tecnologías de imagen. Tras una breve introducción del Prof. Prokop, la audiencia escuchó tres presentaciones de eminentes oradores sobre algunas de las aplicaciones más innovadoras de la tecnología de aprendizaje profundo de Canon Medical en la práctica clínica.
"Tenemos algunas innovaciones interesantes en TC y también en RM que aprovechan la IA en la rutina clínica, pero no son lo que normalmente esperamos cuando oímos hablar de la IA, es decir, que se está utilizando para ayudar a encontrar estas enfermedades", afirmó el profesor Prokop. "Hoy estamos ante algo completamente diferente, que es el uso de la IA para mejorar las imágenes y, de esa manera, ayudarnos a lograr el diagnóstico correcto".
TC cardíaca reconstruida con (B) reconstrucción tradicional de infrarrojos híbridos (AIDR3D) y (C) reconstrucción de aprendizaje profundo de súper resolución (PIQE). Obsérvese la mayor visibilidad del stent y la reestenosis dentro del stent en la reconstrucción PIQE. La imagen (A) muestra una reconstrucción PIQE 3D con renderizado de Iluminación Global. Cortesía del Hospital Conmemorativo Hanaoka Seishu, Japón.
TC cardíaca de súper resolución
Las imágenes cardíacas son una de las exploraciones más exigentes para la TC porque requiere la mayor resolución temporal. También requiere una resolución espacial muy alta para permitir una visión clara de los stents y las calcificaciones. Por lo tanto, Canon Medical ha centrado considerable atención en el desarrollo de soluciones de aprendizaje profundo para TC cardíaca. Esto se basa en las oportunidades que brinda la sólida tecnología de sus escáneres CT emblemáticos, Aquilion ONE y Aquilion Precision, así como el primer algoritmo de aprendizaje profundo de la industria de imágenes médicas, inteligencia avanzada Clear IQ Engine (AiCE).El Dr. Zhou Yu, Ph.D., director de I+D de TC de Canon Medical Research USA, Inc., explicó cómo la reconstrucción de aprendizaje profundo con superresolución (DLR-SR), desarrollada por Canon, crea nuevos horizontes para TC cardíaca.
TC cardíaca reconstruida con (B) reconstrucción tradicional de infrarrojos híbridos (AIDR3D) y (C) reconstrucción de aprendizaje profundo de súper resolución (PIQE). Obsérvese la mayor visibilidad del stent y la reestenosis dentro del stent en la reconstrucción PIQE. La imagen (A) muestra una reconstrucción PIQE 3D con renderizado de Iluminación Global. Cortesía del Hospital Conmemorativo Hanaoka Seishu, Japón.
Paquete de TC de accidente cerebrovascular
Como parte de la oferta de Automation Platform, se creó una solución innovadora que ayuda a optimizar los resultados del tratamiento para pacientes con accidente cerebrovascular cuando la velocidad y la precisión lo son todo.
"Queríamos encontrar una manera de obtener lo mejor de nuestros dos escáneres CT de alta gama (Aquilion ONE y Aquilion Precision) juntos, sin un costo enorme, para brindar el mejor valor a nuestros clientes", dijo. “Creemos que la solución es una técnica particular llamada Super Resolución. La SuperResolución es un tipo de algoritmo en el que se lleva trabajando décadas, pero con la introducción del aprendizaje profundo en los últimos años ha avanzado mucho. Por ejemplo, se ha aplicado con éxito en imágenes por satélite y en el procesamiento de imágenes naturales en teléfonos móviles. Por eso queríamos llevar esta tecnología a la TC y ver qué podía hacer. Así es como se nos ocurrió la idea de un aprendizaje profundo con superresolución. Y nuestro producto resultante se llama Precise IQ Engine (PIQE)”.
Para entrenar cualquier red neuronal se requieren tres ingredientes: un objetivo de entrenamiento que represente el caso ideal, una entrada de entrenamiento que represente el sistema actual y la red neuronal que pueda hacer el trabajo.
Canon Medical ha invertido en los tres componentes para optimizar el algoritmo y su rendimiento. Para el objetivo de capacitación, Canon Medical ha tenido la ventaja única de poder acceder a datos clínicos de alta resolución desde Aquilion Precision, que se introdujo hace cinco años. Esto representa una gran cantidad de casos clínicos de alta calidad en una muy buena dosis para presentar cómo será la verdad sobre el terreno. Para crear una entrada de entrenamiento, la imagen se reconstruye con la resolución más alta posible. La eliminación de ruido se implementa después, para permitirnos preservar la mejor resolución posible. La red neuronal utilizada es una red neuronal tridimensional.
"En casos clínicos, hemos visto los beneficios de PIQE, incluida una mejor visualización de los stents, el calcio, los vasos pequeños, las válvulas aórticas y la reducción de los artefactos de floración causados por el calcio y los stents", comentó el Dr. Yu. “Todos los médicos que han utilizado PIQE están de acuerdo en que, para las estructuras pequeñas que mencioné anteriormente, la visibilidad y la confianza diagnóstica han mejorado enormemente. Espero que esta tecnología llegue a manos de más clientes para mejorar la atención de los pacientes”.
Para entrenar cualquier red neuronal se requieren tres ingredientes: un objetivo de entrenamiento que represente el caso ideal, una entrada de entrenamiento que represente el sistema actual y la red neuronal que pueda hacer el trabajo.
Canon Medical ha invertido en los tres componentes para optimizar el algoritmo y su rendimiento. Para el objetivo de capacitación, Canon Medical ha tenido la ventaja única de poder acceder a datos clínicos de alta resolución desde Aquilion Precision, que se introdujo hace cinco años. Esto representa una gran cantidad de casos clínicos de alta calidad en una muy buena dosis para presentar cómo será la verdad sobre el terreno. Para crear una entrada de entrenamiento, la imagen se reconstruye con la resolución más alta posible. La eliminación de ruido se implementa después, para permitirnos preservar la mejor resolución posible. La red neuronal utilizada es una red neuronal tridimensional.
"En casos clínicos, hemos visto los beneficios de PIQE, incluida una mejor visualización de los stents, el calcio, los vasos pequeños, las válvulas aórticas y la reducción de los artefactos de floración causados por el calcio y los stents", comentó el Dr. Yu. “Todos los médicos que han utilizado PIQE están de acuerdo en que, para las estructuras pequeñas que mencioné anteriormente, la visibilidad y la confianza diagnóstica han mejorado enormemente. Espero que esta tecnología llegue a manos de más clientes para mejorar la atención de los pacientes”.
Flujo de trabajo de TC optimizado en accidentes cerebrovasculares con aprendizaje profundo
El Grupo de Análisis de Imágenes de Diagnóstico (DIAG) del Centro Médico de la Universidad de Radboud en Nijmegen, Países Bajos, ha estado involucrado en el desarrollo e implementación de técnicas de imágenes avanzadas que cuentan con soluciones de IA, en colaboración con Canon Medical durante algún tiempo. Un enfoque clave es el uso de herramientas avanzadas de neuroimagen para mejorar la detección, el diagnóstico y el tratamiento del accidente cerebrovascular. En el accidente cerebrovascular agudo, las imágenes deben realizarse e interpretarse de inmediato, de modo que se pueda determinar e implementar rápidamente el tratamiento adecuado para cada paciente. Recientemente, el Centro Médico ha evaluado la plataforma de automatización de Canon Medical. El Dr. Anton Meijer, neurorradiólogo, proporcionó una actualización sobre las aplicaciones relacionadas con los accidentes cerebrovasculares y, en particular, sobre el flujo de trabajo.
"El tiempo es esencial, especialmente en las imágenes de accidentes cerebrovasculares, por lo que optimizar el flujo de trabajo de la TC es crucial", enfatizó el Dr. Meijer. "Hay diferentes puntos en el flujo de trabajo que se pueden optimizar con aprendizaje profundo e inteligencia artificial".
Explicó que la IA también puede ayudar al técnico a seleccionar el protocolo de escaneo correcto para realizar la reconstrucción de la imagen, ya sea para optimizar la calidad de la imagen pero también para reducir la dosis de radiación, y también puede ayudar al médico a realizar el diagnóstico correcto, en caso de accidente cerebrovascular, con herramientas de IA para instruir. Imágenes para la detección de hemorragias u oclusiones de grandes vasos. Reconoció que también puede apoyar a los especialistas en la toma de decisiones de tratamiento.
"Es realmente importante que colaboremos con los ingenieros de software porque el algoritmo debe estar bien entrenado y optimizado", añadió. "Debemos tener estándares de referencia adecuados que no dependan únicamente de la densidad de las anomalías, especialmente en la base del cráneo".
“En el accidente cerebrovascular, es importante tener un procesamiento rápido de la TC de perfusión. El aprendizaje profundo realmente acelera nuestro flujo de trabajo para hacer que nuestro diagnóstico sea rápido y se espera que también esta adquisición de perfusión por TC mejore con el procesamiento de aprendizaje profundo, especialmente si tomamos en cuenta las características clínicas para tener una predicción más precisa del resultado”, dijo. dicho.
Sin embargo, el Dr. Meijer reconoce los desafíos que enfrentan las herramientas en la práctica clínica.
“Las herramientas de IA utilizadas en la práctica clínica deben servir a los médicos y radiólogos”, reiteró. “El objetivo final es mejorar el resultado del paciente, pero para ello necesitamos medidas de resultado de la vida real para tener una idea de cuál es el valor agregado de tales herramientas en la práctica clínica y, a menudo, faltan en general, al igual que los estudios. de la eficacia y el valor en la práctica clínica”.
“La IA puede facilitar el flujo de trabajo, lo cual es realmente importante para las imágenes de accidentes cerebrovasculares; puede ayudar a la detección de patologías relevantes y a la toma de decisiones de tratamiento, pero es realmente importante que conozca su herramienta de IA, que gestione las expectativas y también que evalúe su herramienta de IA. y colaborar con sus proveedores”, concluyó.
"El tiempo es esencial, especialmente en las imágenes de accidentes cerebrovasculares, por lo que optimizar el flujo de trabajo de la TC es crucial", enfatizó el Dr. Meijer. "Hay diferentes puntos en el flujo de trabajo que se pueden optimizar con aprendizaje profundo e inteligencia artificial".
Explicó que la IA también puede ayudar al técnico a seleccionar el protocolo de escaneo correcto para realizar la reconstrucción de la imagen, ya sea para optimizar la calidad de la imagen pero también para reducir la dosis de radiación, y también puede ayudar al médico a realizar el diagnóstico correcto, en caso de accidente cerebrovascular, con herramientas de IA para instruir. Imágenes para la detección de hemorragias u oclusiones de grandes vasos. Reconoció que también puede apoyar a los especialistas en la toma de decisiones de tratamiento.
"Es realmente importante que colaboremos con los ingenieros de software porque el algoritmo debe estar bien entrenado y optimizado", añadió. "Debemos tener estándares de referencia adecuados que no dependan únicamente de la densidad de las anomalías, especialmente en la base del cráneo".
“En el accidente cerebrovascular, es importante tener un procesamiento rápido de la TC de perfusión. El aprendizaje profundo realmente acelera nuestro flujo de trabajo para hacer que nuestro diagnóstico sea rápido y se espera que también esta adquisición de perfusión por TC mejore con el procesamiento de aprendizaje profundo, especialmente si tomamos en cuenta las características clínicas para tener una predicción más precisa del resultado”, dijo. dicho.
Sin embargo, el Dr. Meijer reconoce los desafíos que enfrentan las herramientas en la práctica clínica.
“Las herramientas de IA utilizadas en la práctica clínica deben servir a los médicos y radiólogos”, reiteró. “El objetivo final es mejorar el resultado del paciente, pero para ello necesitamos medidas de resultado de la vida real para tener una idea de cuál es el valor agregado de tales herramientas en la práctica clínica y, a menudo, faltan en general, al igual que los estudios. de la eficacia y el valor en la práctica clínica”.
“La IA puede facilitar el flujo de trabajo, lo cual es realmente importante para las imágenes de accidentes cerebrovasculares; puede ayudar a la detección de patologías relevantes y a la toma de decisiones de tratamiento, pero es realmente importante que conozca su herramienta de IA, que gestione las expectativas y también que evalúe su herramienta de IA. y colaborar con sus proveedores”, concluyó.
PD FS coronal que muestra una rotura parcial del tendón supraespinoso, claramente visible debido a la Reconstrucción con Denoising por Aprendizaje Profundo (AiCE).
Resonancia magnética del hombro de alta calidad combinada con aprendizaje profundo
Open MRI Zen es un centro de diagnóstico en Sluis, Países Bajos, que utiliza un sistema de resonancia magnética Vantage Galan 3T de Canon Medical desde principios de 2019. El sistema cuenta con el motor Clear-IQ inteligente avanzado (AiCE), en combinación con el SPEEDER comprimido. . También se ha añadido recientemente MR Theatre.El Dr. Jan Veryser, radiólogo del centro, explicó que a menudo es necesario adquirir imágenes de alta resolución en las imágenes del hombro mediante resonancia magnética para poder representar patologías sutiles. Además, una inyección de contraste intraarticular se usa comúnmente para mostrar patologías intraarticulares sutiles como desgarros del labrum glenoideo, desgarros de los lados articulares, desgarros capsulares o ligamentosos.
"Con las funciones avanzadas del sistema Vantage Galan 3T de Canon Medical, podemos obtener imágenes del hombro de alta calidad sin esfuerzo", afirmó el Dr. Veryser. "Las imágenes de mayor resolución se pueden obtener gracias al algoritmo de reconstrucción de aprendizaje profundo AiCE de Canon Medical, mientras que MSOFT proporciona una saturación de grasa homogénea en combinación con la bobina Flex SPEEDER de 16 canales".
PD FS coronal que muestra una rotura parcial del tendón supraespinoso, claramente visible debido a la Reconstrucción con Denoising por Aprendizaje Profundo (AiCE).
"Con estas exploraciones de alta resolución tenemos imágenes muy bonitas y muy buen diagnóstico", añadió. “Cuando realizamos una resonancia magnética del hombro, lo hacemos sin inyección de contraste y podemos ver muy bien muchas cosas en tres planos. Y luego decidimos si requerimos una artrografía directa. Creo que realizamos artrografías directas en alrededor del 10-15% de los casos, y esto también ha mejorado mucho con la introducción de la Inteligencia Artificial. Vemos muchos más detalles en imágenes mucho mejores. Entonces, sin contraste con imágenes de alta resolución e inteligencia artificial, es muy importante para todo lo extraarticular y vemos la situación natural del hombro”.
Conocimiento hecho posible
El Simposio Satélite de ECR brindó un amplio espectro de conocimientos sobre cómo se utiliza con éxito la IA en la práctica clínica, posible gracias a Altivity, el nuevo y audaz enfoque de Canon Medical hacia la innovación en IA que utiliza tecnologías inteligentes para lograr un nivel completamente nuevo de calidad, conocimiento y valor. posible en todo el recorrido asistencial.
Prof. Mathias Prokop, MD, PhD
Radiólogo/Presidente del Departamento de Radiología, Centro Médico Universitario Radboud Centro Médico Universitario Groningen Nijmegen, Groningen, Países Bajos.
El Prof. Mathias Prokop, MD, PhD, es el jefe del departamento de Imágenes (Radiología, Medicina Nuclear y Anatomía) de Radboudumc en Nijmegen y el Jefe del Departamento de Radiología del Centro Médico Universitario de Groningen en los Países Bajos. Es el actual presidente de la Sociedad Holandesa de Radiología (NVvR). El Prof. Prokop es un experto en imágenes corporales y TC multicorte. Desde 2004, se ha centrado en la detección temprana de enfermedades, especialmente la detección pulmonar y las imágenes cardíacas y las aplicaciones torácicas del aprendizaje automático. Sus departamentos albergan uno de los equipos de investigación más grandes de Europa. Además de los principales grupos clínicos que abordan el cáncer de pulmón, mama, próstata y páncreas, las enfermedades metabólicas y las malformaciones vasculares, la investigación del departamento cubre ultrasonido, tomografía computarizada, resonancia magnética, medicina nuclear e inteligencia artificial, incluido el diagnóstico asistido por computadora y las intervenciones asistidas por robots. /em>
Radiólogo/Presidente del Departamento de Radiología, Centro Médico Universitario Radboud Centro Médico Universitario Groningen Nijmegen, Groningen, Países Bajos.
El Prof. Mathias Prokop, MD, PhD, es el jefe del departamento de Imágenes (Radiología, Medicina Nuclear y Anatomía) de Radboudumc en Nijmegen y el Jefe del Departamento de Radiología del Centro Médico Universitario de Groningen en los Países Bajos. Es el actual presidente de la Sociedad Holandesa de Radiología (NVvR). El Prof. Prokop es un experto en imágenes corporales y TC multicorte. Desde 2004, se ha centrado en la detección temprana de enfermedades, especialmente la detección pulmonar y las imágenes cardíacas y las aplicaciones torácicas del aprendizaje automático. Sus departamentos albergan uno de los equipos de investigación más grandes de Europa. Además de los principales grupos clínicos que abordan el cáncer de pulmón, mama, próstata y páncreas, las enfermedades metabólicas y las malformaciones vasculares, la investigación del departamento cubre ultrasonido, tomografía computarizada, resonancia magnética, medicina nuclear e inteligencia artificial, incluido el diagnóstico asistido por computadora y las intervenciones asistidas por robots. /em>
Dr. Zhou Yu, doctorado
Director de I+D de CT, Canon Medical Research USA, Inc., Chicago, EE. UU.
El Dr. Yu, Ph.D., es director de I+D de TC en Canon Medical Research USA, Inc. En este puesto, dirige la estrategia y ejecución de la investigación de TC en CMRU. Gestiona una cartera de proyectos de investigación avanzada y desarrollo de productos para las líneas de productos CT de Canon. Zhou es un reconocido experto en inteligencia artificial y reconstrucción de imágenes con aprendizaje profundo y tiene más de 30 patentes y más de 30 artículos revisados por pares.
Director de I+D de CT, Canon Medical Research USA, Inc., Chicago, EE. UU.
El Dr. Yu, Ph.D., es director de I+D de TC en Canon Medical Research USA, Inc. En este puesto, dirige la estrategia y ejecución de la investigación de TC en CMRU. Gestiona una cartera de proyectos de investigación avanzada y desarrollo de productos para las líneas de productos CT de Canon. Zhou es un reconocido experto en inteligencia artificial y reconstrucción de imágenes con aprendizaje profundo y tiene más de 30 patentes y más de 30 artículos revisados por pares.
Dr. Anton Meijer, MD, PhD
Neurorradiólogo, Centro Médico de la Universidad de Radboud, Nijmegen, Países Bajos.
El Dr. Anton Meijer es radiólogo del Departamento de Imágenes Médicas del Centro Médico de la Universidad de Radboud, con especialización en neurorradiología y radiología de emergencia. Participa en proyectos clínicos y de investigación en enfermedades neurovasculares y neurodegenerativas. Participa en el desarrollo y la implementación clínica de técnicas de imagen avanzadas y soluciones de inteligencia artificial.
Neurorradiólogo, Centro Médico de la Universidad de Radboud, Nijmegen, Países Bajos.
El Dr. Anton Meijer es radiólogo del Departamento de Imágenes Médicas del Centro Médico de la Universidad de Radboud, con especialización en neurorradiología y radiología de emergencia. Participa en proyectos clínicos y de investigación en enfermedades neurovasculares y neurodegenerativas. Participa en el desarrollo y la implementación clínica de técnicas de imagen avanzadas y soluciones de inteligencia artificial.
Dr. Jan Veryser, MD
Radiólogo, Open MRI Zen, Sluis, Países Bajos.
El Dr. Jan Veryser es el fundador de Open MRI Zen, un centro privado de los Países Bajos dedicado a la radiología musculoesquelética. Es miembro activo de ESSR y miembro del Subcomité de Intervención Guiada por Imágenes. El Dr. Veryser tiene un fuerte enfoque en radiología musculoesquelética y ultrasonido intervencionista, especialmente en el campo de las intervenciones nerviosas. Organiza periódicamente talleres y conferencias durante convenciones internacionales (ECR, Arab Health, etc.) para mejorar la calidad del diagnóstico por ultrasonido y los tratamientos guiados.
Radiólogo, Open MRI Zen, Sluis, Países Bajos.
El Dr. Jan Veryser es el fundador de Open MRI Zen, un centro privado de los Países Bajos dedicado a la radiología musculoesquelética. Es miembro activo de ESSR y miembro del Subcomité de Intervención Guiada por Imágenes. El Dr. Veryser tiene un fuerte enfoque en radiología musculoesquelética y ultrasonido intervencionista, especialmente en el campo de las intervenciones nerviosas. Organiza periódicamente talleres y conferencias durante convenciones internacionales (ECR, Arab Health, etc.) para mejorar la calidad del diagnóstico por ultrasonido y los tratamientos guiados.
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