西门子医疗利用人工智能加速磁共振

扫描时间、提高成像质量

• Deep Resolve功能可以将脑部MRI的扫描时间缩短70%1

• 基于人工智能的算法实现了扫描时间、分辨率和信噪比的最佳组合

• Deep Resolve2功能将逐步应用于所有MRI产品中

22-07-15

2022年7月15日,德国 埃尔朗根——西门子医疗推出了一种基于人工智能(AI)技术的新功能,可用于加速磁共振(MRI)扫描时间、提高成像质量。磁共振成像的效果是在权衡扫描时间、分辨率和图像噪声之间的关系中决定的。提高其中一个方面,通常需要在另一个方面进行妥协。Deep Resolve是一种基于深度学习的图像重建方案,可以突破这种困境。Deep Resolve使临床医生能够大幅缩短扫描时间,并同时减少噪声,进而提高图像质量。Deep Resolve的独特之处在于不仅仅局限于图像域,而是从更早的阶段开始:基于扫描的原始数据,应用人工智能算法从图像重建的第一步开始提高图像质量。

    有些患者心理上无法适应磁共振扫描,扫描过程中常常会感觉不舒服,比如儿童。对于这部分患者来说,加快扫描速度具有很高价值。Deep Resolve直接接管磁共振图像创建的第一步:利用所有可用的原始数据进行图像重建,因此具有缩短扫描时间的巨大潜力。Deep Resolve可以将脑部磁共振的扫描时间缩短70%1,并同时将分辨率提高一倍。通过与西门子医疗独特的同时多层成像(SMS)技术联合使用,还可以进一步缩短扫描时间,最多可缩短80%1

    Deep Resolve可将颅脑扫描时间降低70%,并将成像分辨率提高2倍,并可保持相同的图像质量

      “我们使客户能够以前所未有的方式使用MRI成像系统,”西门子医疗磁共振事业部负责人Arthur Kaindl说道,“在3T磁共振系统上1,全套磁共振膝关节成像通常需要10分钟左右。使用Deep Resolve技术,我们将扫描时间缩短到2分钟以下,并且提供相同的图像质量及诊断价值。”

      应用Deep Resolve,超高分辨率完整膝关节扫描可在2分钟以内完成,并提供高信噪比图像

        德国图宾根大学医院(University Clinic Tuebingen, Germany)医学博士Saif Afat补充道:“我们在大量的领域都看到了Deep Resolve技术给磁共振临床影像所带来的惊喜。以前列腺成像为例:使用传统重建算法时,T2 TSE序列在所有三个方向的扫描共需10分21秒完成,而使用Deep Resolve重建则仅需3分50秒,并且得到的图像质量相同甚至更佳。对我的常规临床实践来说,这很快将成为一项不可或缺的技术。”

        Deep Resolve技术不局限于特定解剖部位,由可组合的不同算法构成,因此可以在几乎所有的磁共振扫描和诊断过程中,让用户获益。Deep Resolve使用了海量经过筛选和标注的专业数据集对自身进行训练,包含了经过加速和没有经过加速的成对数据,以及低分辨率和高分辨率的先验数据。在整个重建过程中,系统会始终自动执行数据一致性检查,以确保图像的质量和诊断价值。该技术最早问世于2020年,如今已经正式应用,并会逐步推广到磁共振产品线的全部产品中。

        Deep Resolve为每次扫描使用独立的噪声映射图。这项技术有助于更好地识别图像中会明显受到噪声影响的区域,进而实施高精确性的图像去噪。因此,可以在相同的扫描时间内生成大幅提升信噪比的图像。

          1文档中的数据

          2 Deep Resolve 尚未取得国家药品监督管理局(NMPA)认证,未来的可提供性不能保证。

          CMEF 2020 - 第83届中国国际医疗器械(春季)博览会

          关于西门子医疗

          位于德国埃尔朗根的西门子医疗(法兰克福证券交易所代码:SHL)是领先的医疗科技公司,致力于不断开发产品和服务组合,包括在新一代医疗技术发展中发挥日益重要作用的基于人工智能的应用和数字化产品。这些新应用将进一步夯实公司在体外诊断、影像引导的治疗、体内诊断和新型癌症诊疗等领域的基础。同时,西门子医疗提供广泛的服务和解决方案,助力医疗服务提供者提升能力,为患者提供高质高效的服务。2021财年(截至2021年9月30日),西门子医疗的总营收为180亿欧元,调整后利润额为31亿欧元,在全球范围内拥有大约66,000名员工。

          创新境,为每一个生命!欲了解更多信息,请访问西门子医疗官方网站:www.siemens-healthineers.com

          媒体垂询

          西门子医疗

          方洁蓓

          电子邮箱:jiebei.fang@siemens-healthineers.com