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日本

SCENARIA View : 概要

AI技術を活用して開発した逐次近似処理「IPV」により、低被ばくと高画質を両立した64列/128スライスCT。開口径80cm。

このコンテンツは医療従事者向けの内容です。

人々の健康のために多様な診断場面を支えるCTを。
SCENARIA View を正面斜め左側から見た画像​

短時間で全身を検査できるCT検査は、医療現場では欠かせない機器として頭部や心臓、腹部など、多様な部位の診断に活用されています。

検査する人、される人への負担の少ないやさしい検査で人々の健やかな未来を支えたい。

富士フイルムの経験とAI技術で、CTをより使いやすく。

IPV(Iterative Progressive reconstruction with Visual modeling)
被ばく低減と視認性を両立

IPVはAI技術*1を活用して開発した画像再構成機能です。充分な反復処理により得られる画像を教師データとして処理を高速化。富士フイルムが開発したVisual Modelに基づき、RawDataを起点とした画像再構成処理により、NPS(Noise Power Spectrum)をFBP(Filtered Back Projection)に近づけ、高いノイズ低減率においても、画像の質感を維持します。画像ノイズを最大90%*2低減し、被ばく量は最大83%*3低減。低コントラスト検出能を最大2倍*3に改善します。

被ばく低減と視認性の両立
FBPの画像(上)、IPVの画像(下)​
低コントラスト検出能の向上
FBPの画像(上)、IPVの画像(下)​
  • *1 AI技術のひとつであるMachine Learningを活用して開発した機能です。導入後に自動的に装置の性能・精度が変化することはありません。
  • *2 水ファントムに対してIPVの強度レベルStrong5を使用して画素値の標準偏差にて試験した場合
  • *3 モデルオブザーバ法を用いてMITA CT IQファントム(CCT189、Phantom Laboratory社製)に対して、IPVの強度レベルStrong5を使用して0.625mm厚のスライス厚でテストして得られた結果です。検査対象、被検者のサイズ、解剖学的位置、および検査内容によっては、得られる効果が小さくなり得ます。
  • *4 全身用X線CT診断装置 SCENARIA (認証番号:221ABBZX00081000)
SynergyDrive
  • *5 AI技術のひとつであるDeep Learningを活用して開発した機能です。導入後に自動的に装置の性能・精度が変化することはありません。
  • *6 AutoPositioningはオプションです。位置決め時の寝台移動を補助する機能であるため、投光器(ライトローカライザ)を用いて、操作者が最終的に目視および手動で位置決めする必要があります。
  • *7 自動算出された撮影範囲は操作者による確認、調整が必要です。

心臓を視野の中心付近にポジショニング

四肢を視野の中心付近にポジショニング

カメラを使ったポジショニング(AutoPositioning)*5*6
適切なポジショニングをワンボタンで実現

Deep Learningを活用して開発した技術*5で、天井に取り付けた3Dカメラ画像を基に寝台上の人体の特徴点を検知し、3次元位置を算出するため、ワンボタンで垂直・前後・左右の3次元方向のセッティングが可能となります。頭部、胸部を含む合計14種類と適用部位を拡大し、フィートファースト、ヘッドファースト、伏臥位などのセッティングにも対応します。また、AutoPositioningの映像はスキャナ前面のTouch Visionや操作卓のモニタに表示することが可能です。

カメラを使って左右方向のポジショニングを行っている図
カメラから映し出される情報をモニタにも表示できることを示す画像

AutoPositioningの特徴を説明するプロモーションビデオ

スキャン範囲自動設定(AutoPose)*5*7
再現性の向上と設定時間の短縮

撮影されたスキャノグラム像から撮影範囲の自動設定が可能です。撮影位置の再現性の向上や検査効率の向上による設定時間の短縮が期待できます。Deep Learningを活用して開発した富士フイルムの臓器認識技術*7を用いることで、頭部、胸部を含む合計14種類の部位撮影に貢献します。また、あらかじめ撮影範囲のマージン設定ができるため、施設ごとの運用に応じて撮影範囲をカスタマイズできます。自動算出された撮影範囲を操作者が確認し調整することも可能です。

Deep Learningを活用して開発した富士フイルムの臓器認識技術を表した図その1
Deep Learningを活用して開発した富士フイルムの臓器認識技術を表した図その2
  • *8 SYNAPSE VINCENT Coreは、SYNAPSE VINCENTの解析機能のうち、放射線科領域で利用頻度の高い解析機能を集約し、当社のCT/MRIにカスタマイズしたエディションです。
    3D画像解析システム SYNAPSE VINCENT 販売名:富士画像診断ワークステーション FN-7941型 医療機器認証番号:22000BZX00238000  製造販売業者:富士フイルム株式会社
SYNAPSE VINCENT Core

CT・MRIなどの断層画像から高精度な3D画像を描出し、解析を行う3D画像解析システム「SYNAPSE VINCENT Core」が、メディカルIT技術ブランド「REiLI(レイリ)」によるDeep Learningによって、さらなるバージョンアップを遂げました。膨大に蓄積された医用画像データを生かし、CTデータからの自動抽出機能や、脈管系の抽出機能が充実。画像認識技術を生かして、チーム医療を支え続けてきた富士フイルムだからこそ実現できた、AI時代の3D解析技術です。富士フイルムの「REiLI」が、チーム医療の最前線へと導きます。

Application
Vessels

画像認識技術で血管を認識し、ワンクリックで抽出します。

腎動脈 3D

脳動脈と静脈の分離

Bone removal

「REiLI」によるDeep Learningにより骨のCT値と形状を認識し、ワンクリックで抽出または除去が可能です。

手根骨の除去

下肢領域での骨除去

Non-rigid registration

SYNAPSE VINCENT Coreは異なる時相や別日に取得した画像でも、非剛体位置合わせが可能であり、画像内で臓器の位置や形状を合わせることが可能です。

剛体レジストレーション

非剛体レジストレーション

Organs

「REiLI」によるDeep Learningを用いた臓器抽出で画像処理を簡単に行うことが可能です。

肺葉

肝臓

腎臓

結腸

肺解析

仮想内視鏡表示

整形外科領域での抽出

販売名

全身用X線CT診断装置 SCENARIA View

医療機器認証番号

230ABBZX00027000