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医療従事者向け情報

本ページのコンテンツは医療従事者の方を対象としており、一般の方への情報提供を目的としたものでありません。

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ARIETTA 850 DeepInsightの筐体

ARIETTA 850 DeepInsight : アプリケーション

DeepInsight技術をはじめとした高画質技術と、診断から治療まで幅広くサポートするアプリケーションを搭載したプレミアムモデル。

このコンテンツは医療従事者向けの内容です。

診断サポート

豊富なプローブと高度な機能によって適切に治療をサポートします。

Elastography*1

乳腺のReal-time Tissue Elastographyの画像です。組織のひずみをリアルタイムに算出することで、硬さの違いを色付け表示します。

Real-time Tissue Elastography*1

組織のひずみをリアルタイムに算出することで、硬さの違いを色付け表示します。乳腺領域をはじめ、甲状腺、泌尿器など、幅広い臨床分野での応用が可能です。

Shear Wave Measurement / iATT*1

組織にせん断波を発生させ、伝搬速度(Vs)を計測することで硬さを評価できます。肝脂肪化の程度を推定するための指標(ATT)も同時に計測します。

進化した血流表示技術 
~血流感度と体動ノイズ抑制とのバランスを実現~

微細血流を表示する技術であるDetective Flow Imaging(DFI)は、ノイズ処理技術 “Wall Motion Reduction PLUS” を加えることで、ノイズを選択的に抑制し、感度と視認性の高い画像を実現しました。 “Wall Motion Reduction PLUS” は、検出した信号強度のばらつきを判定することで、各部位の体動量に応じたノイズ低減を行います。

DFI

信号強度のばらつきを判定してノイズを低減

進化した血流表示技術 
~フィルタ処理の改善と信号速度のばらつき判定による感度向上を実現~

ウォールフィルタをより低速側にシフトすることで、血流感度の向上を実現しました。フィルタ処理の変更によって生じる体動ノイズに対し、複数回の受信によって検出した信号速度のばらつきを判定することで効果的にノイズの低減を行います。

eScreening*1

AI技術*2を用いた画像認識技術により、Bモード画像内の周囲と輝度の特徴が異なる領域を強調表示します。リアルタイムに検出部位を表示することで乳房超音波検査におけるスクリーニングの負担軽減に貢献します。

3つの特徴

1. eScreening Mark

Bモード画像上において、しきい値以上の輝度特徴量を持つ領域を、eScreening Markで囲むことで強調表示します。スクリーニング検査の負担軽減をサポートします。

2. eScreening Map

eScreening Mapは、輝度特徴量の分布を色分けして表示します。しきい値より低い特徴量を持つ領域も表示することで、対象構造物のより詳細な特徴量を確認できます。
eScreening Markと組み合わせることで検査をサポートします。

3. eScreening Graph

eScreening Graphは、構造物の輝度特徴量を時系列で表示します。
輝度特徴量とeScreening Markを表示するしきい値との大小関係を同時に表示可能です。また、シネメモリの画像サーチにより強調表示されたフレームの探索が容易になります。

富士フイルムグループは乳がん検診啓発活動を応援しています。

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治療サポート

豊富なプローブと高度な機能によって適切に治療をサポートします。

Real-time Virtual Sonography*1

Real-time Virtual Sonography (RVS)*1

CT・MRI・超音波診断装置のボリュームデータから作成したMPR画像を超音波画像とリアルタイムで同期させる機能です。治療をサポートする機能であるRVSは治療の位置決めを補助したり、超音波検査だけでは見つけづらい小さな病変の発見をサポートします。

3D Sim-Navigator*1

RVSでナビゲーションしながら、穿刺ラインをリアルタイムにシミュレーションします。3Dボディマークと、C-Plane表示を利用することでターゲットと穿刺ラインの位置関係を三次元上で把握することができます。

E-field Simulator*1

RFA治療時に、電極の位置にもとづいて計算される電気的物理量(電場)をCT などの画像上に表示します。各電極の位置に応じた電場のシミュレーションが可能で、効果的な穿刺ルートの検討ができます。

  • *1 Option
  • *2 AI技術のひとつであるDeep Learningを用いて開発・設計したものです。実装後に自動的に装置の性能・精度は変化することはありません。