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Les maladies cardiovasculaires devraient connaître une augmentation encore plus importante.
L’importance de la prévention, du diagnostic et du traitement s’accroît encore pour préserver le système de santé et améliorer la qualité de vie des patients.
Pour soutenir cet environnement médical et fournir un environnement d’examen plus précis, moins invasif et plus efficace à l’avenir, nous visons une nouvelle frontière dans la tomodensitométrie, en combinant l’expérience de Fujifilm et la technologie de l’IA.
Il s’agit de SCENARIA View Focus Edition.
REiLI, la marque de technologie d’IA médicale de FUJIFILM, permet d’aider les médecins à diagnostiquer et rationaliser le flux de travail pour l’imagerie diagnostique en combinant la technologie de traitement d’image que nous avons mise au point avec la technologie d’IA la plus avancée, afin d’améliorer les soins médicaux.
Intelli IPV est une technique de reconstruction d’image développée avec la technologie d’IA. Un traitement très précis a été accéléré en utilisant comme données d’entraînement des images obtenues grâce à un traitement itératif suffisant. Basé sur le modèle visuel de Fujifilm, le traitement de reconstruction à partir de données brutes rapproche le spectre de puissance du bruit (Noise Power Spectrum, NPS) de la Rétroprojection filtrée (Filtered Back Projection, FBP) et conserve la texture de l’image, même avec un taux de réduction du bruit élevé. Il réduit également le bruit de l’image jusqu’à 90 %*2 et l’exposition aux rayonnements jusqu’à 83 %*3. La capacité de détection des faibles contrastes est deux fois supérieure au niveau de la maximalité.*3
Réduction de l’exposition aux rayonnements et amélioration de la visibilité
Amélioration de la résolution des faibles contrastes
Une technologie permettant de contrôler le bruit et la qualité des images grâce à un traitement itératif basé sur des modèles statistiques, d’objets et physiques.
Réduction du bruit grâce à la prise en compte statistique du bruit provenant de la détection des rayons X et du bruit dans les systèmes de circuits.
Modélise les changements dans les informations morphologiques et maintient la structure en tenant compte de sa forme, sa taille et sa position.
Modélisé d’après la FBP, en ajustant la texture dans un rapport égal entre les hautes et les basses fréquences tout en réduisant le bruit pour obtenir une texture similaire à celle de la FBP.
Les caractéristiques de fréquence du bruit qui affectent la visibilité sont maintenant aussi proches que possible de celles de la FBP, tout en ajustant la texture dans des proportions égales entre les hautes et les basses fréquences.
- *1 Intelli IPV a été développé à l’aide de l’apprentissage automatique, une technologie d’intelligence artificielle. Les performances et la précision du système ne changent pas automatiquement après utilisation.
- *2 Par rapport à la FBP. Mesure effectuée en utilisant le niveau d’intensité Strong5 d’Intelli IPV et testé sur un fantôme d’eau. En fonction de la tâche clinique, la taille du patient, la localisation anatomique et l’examen clinique, l’effet obtenu peut être plus faible.
- *3 Par rapport à la FBP. La mesure a été effectuée à une épaisseur de coupe de 0,625 mm en utilisant le niveau d’intensité Strong5 de l’Intelli IPV et testé sur le fantôme MITA CT IQ CCT189, Phantom Laboratory, en utilisant les résultats de la méthode de l’observateur modèle. En fonction de la tâche clinique, la taille du patient, la localisation anatomique et l’examen clinique, l’effet obtenu peut être plus faible.
IPV signifie Reconstruction progressive itérative avec modélisation visuelle.
SynergyDrive est une nouvelle solution de flux de travail pour l’ère de l’IA, développée par Fujifilm grâce sa vaste expérience en matière de soutien aux soins médicaux en équipe.
Les fonctions de soutien du flux de travail, qui utilisent des technologies d’IA telles que l’apprentissage profond, aident à résoudre divers problèmes liés à la pratique médicale et contribuent à accroître l’efficacité et à améliorer la qualité des soins médicaux.
Ordre d’examen
Entrée dans la salle
La technologie développée à l’aide de l’apprentissage profond*5 reconnaît la position et les particularités du patient sur la table d’examen.
Une simple pression sur un bouton permet de régler correctement la table d’examen pour le scanogramme.
Imagerie par scanogramme
La plage d’acquisition peut être définie automatiquement par l’image du scanogramme. Cela devrait améliorer la reproductibilité de la position de l’acquisition et l’efficacité des examens, réduisant ainsi leur durée.
La plage d’acquisition peut être paramétrée en fonction du fonctionnement de l’établissement puisque la marge de la plage d’acquisition peut être définie à l’avance. L’opérateur peut également vérifier et ajuster la plage d’acquisition calculée automatiquement.*7
Ligne OM
Ligne SM Tête
Ligne RB
Thorax
Rouge : Position définie automatiquement
Bleu : Position définie automatiquement + marge définie
Stockage en parallèle des images TDM (droite)
Les images générées par la reconstruction sont stockées dans la console et également dans SYNAPSE 3D grâce à un traitement parallèle. Cela élimine l’étape de l’envoi des images DICOM à partir de la console, et améliore l’opérabilité de l’examen.
Bouton Accueil :
Retour à distance de la table d’examen
Analyse avec SYNAPSE 3D
De la demande d’examen à la lecture des images TDM, Fujifilm propose de connecter toutes les étapes de la prise en charge médicale impliquées dans l’imagerie TDM afin d’améliorer l’efficacité des professionnels de santé.
- *4 L’auto-positionnement est en option.
- *5 Cette fonction a été développée en utilisant l’apprentissage profond, l’une des technologies d’intelligence artificielle. Les performances et la précision de l’appareil ne changent pas automatiquement après utilisation.
- *6 Comme cette fonction aide à positionner la table d’examen, l’opérateur doit effectuer le positionnement final manuellement à l’aide d’un projecteur de lumière (Light Localizer).
- *7 La plage d’acquisition calculée automatiquement doit être vérifiée et ajustée par l’opérateur.
