• Ülkeyi/dili değiştir

    {} bölgesinde bulunduğunuz görülüyor mdash; Şu anda {} sitesindesiniz.

    İptal

    Ülkeyi/dili değiştir

    {} sitesine yönlendiriliyorsunuz. Ürün ve hizmetlerin bulunabilirlik durumu ülkeye göre değişiklik göstermektedir. Devam etmek istiyor musunuz?

    Devam
    İptal
TrueFidelity CT
TrueFidelity-Hero-Module-Option2

Derin öğrenme yöntemiyle ve sizinle görüntüleme hizmetlerini ileriye taşıyan bir vizyon.

 

Derin öğrenme görüntü rekonstrüksiyonu, hem hastalar için hem de hastaların tedavileriyle ilgilenen radyologlar ve teknoloji uzmanları için benzersiz avantajlar sağlamayı vaat ediyor. Yaklaşık yarım asırdır bilgisayarlı tomografinin ön saflarında yer alan GE Healthcare, sunduğu bu son yeniliğin bu vaadi yerine getirdiğinden emin olmak için sektörde kendini benzersiz bir şekilde konumlandırıyor.

 

GE Healthcare, görüntü rekonstrüksiyonu bilimine öncülük etti ve daha da gelişmesi için sürekli çalıştı. TrueFidelity BT Görüntüleri, radikal ve yeni nesil bir iyileştirmeden çok daha fazlasıdır. TrueFidelity ile birlikte elde edebileceğiniz görüntüleri daha da iyi hale getirirler.

Görüntü rekonstrüksiyonunda yeni bir dönem.

TrueFidelity images on a BMI 62 patient (400 lbs, 1.73 m)

Derin öğrenmenin
eğitimini nereden aldığı önemlidir.

Derin öğrenme görüntü rekonstrüksiyonu uygulaması ancak aldığı eğitim kadar iyidir. GE Healthcare, rekonstrüksiyon motorunu, görüntü kalitesinin altın standardı olarak görülen binlerce düşük gürültülü, filtreli arka projeksiyon (FBP) görüntülerinden oluşan kitaplık kullanarak eğitti.

Tasarlama

Milyonlarca parametreyi işleyebilen Deep Neural Network (DNN) matematik denklemleri katmanları oluşturur.

TrueFidelity-S-Curve-DLIR-Icon01

Eğitim

DNN aracılığıyla yüksek gürültülü bir sinogram ekleme ve çıkan görüntüyü, aynı görüntünün düşük gürültülü versiyonuyla karşılaştırma. Bu iki görüntü; görüntü gürültüsü, düşük kontrast çözünürlüğü, düşük kontrastta saptanabilirlik, gürültü dokusu vb. birçok parametre üzerinden karşılaştırılır. Çıkan görüntü, farklılıkları geri yayılım yoluyla ağa bildirir ve bu şekilde DNN, istenen görüntüye bağlı olarak eğitilir ve desteklenir.

TrueFidelity-S-Curve-DLIR-Icon02

Doğrulama

Ağın, sağlamlığını kanıtlamak için sınırlarını zorlayan son derece nadir görülen vakalar da dahil olmak üzere daha önce hiç görmediği klinik ve fantom vakaları rekonstrükte etmesi gerekir.

TrueFidelity-S-Curve-DLIR-Icon03

Güven. Ödün vermeksizin.

En gelişmiş Modele Dayalı İteratif Rekonstrüksiyon ile kıyaslandığında TrueFidelity CT Görüntüleri, taramayı başka bir düzeye çıkarır. Kontrast görselleştirme korunur, gürültü ve artefaktlar en aza indirilir, kenarlar korunur. Bunların tümü yeterince sağlandığı için olağanüstü bir netlik sağlanır ve tanıdık olmayan gürültü dokusu nedeniyle hiçbirinden ödün verilmez.1

Kullanıcı Görüşleri

"Derin öğrenme kardiyak görüntülemesindeki azalan gürültü, görüntü kalitesini korurken kVp'de azalmaya olanak sağlıyor."

 

 

"TrueFidelity görüntüleriyle Revolution Apex, 39 ile yüksek BMI'ya sahip bu hastada bile mükemmel görüntü kalitesi ve kontrast görüntüleme sağlıyor."

 

 

"İyileştirilmiş doku ve görüntüde plastik görüntüsü olmadan mükemmel CNR, lezyon vasıflandırması."

 

 

"Epikardiyal yağda düşük gürültü ve iyileştirilmiş görüntü kalitesi, koroner arterin dış duvarında gelişmiş görüntü sağlayarak yüksek riskli plağın pozitif yeniden şekillenmesinin algılanmasını önceki rekonstrüksiyon yöntemlerine göre daha kolay hale getiriyor."

 

 

"Bir kafa BT görüntüsü tam olarak böyle görünmelidir, ancak yüksek doz kullanılan dönemde bile hiçbir zaman böyle görünmemişti. Daha az gürültü ve artefakt, görüntüyü rahatça incelememizi sağlıyor."

 

 

Kendiniz Görün

Mevcut Revolution CT kullanıcıları için: TrueFidelity ile rekonstrükte edilmiş kendi görüntülerinizi görmek için GE Healthcare temsilcinizle iletişime geçin.


Daha iyi görüntüleme yöntemlerini yakından incelemenin tam zamanı. GE Healthcare TrueFidelity görüntüleri hakkında daha fazla bilgi almak için GE Healthcare temsilcinizle iletişime geçin.

Kaynaklar

TrueFidelity Broşürü
Derin öğrenme görüntü rekonstrüksiyonu hakkında teknik tanıtım belgesi
Derin Öğrenme Sözlüğü

DİPNOTLAR

1. Her vakanın hem DLIR hem ASiR-V ile rekonstrükte edildiği ve 3 hekim tarafından değerlendirildiği, 9 hekimin katılım gösterdiği ve toplamda 60 vakadan oluşan klinik değerlendirmede gösterildiği şekilde. Okumaların %100'ünde DLIR'nin görüntü keskinliği, ASiR-V'ninki ile aynı veya bundan daha iyi olarak derecelendirilmiştir. Okumaların %91'inde DLIR'nin gürültü dokusu, ASiR-V'ninkinden daha iyi olarak derecelendirilmiştir. Bu derecelendirme, her bağımsız okuyucunun tercihine dayanmaktadır.

JB00095TR December 2020