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Verbessern Sie den klinischen Nutzen Ihres CT-Scanners

Was wäre, wenn Sie die Diagnosequalität und Auslastung Ihrer vorhandenen CT-Scanner verbessern könnten, ohne jene hohen Kosten in Kauf nehmen zu müssen, die mit dem Austausch und der Überholung der CT-Suite verbunden sind?

Mithilfe der Deep Learning-Technologie kann PixelShine die Bildqualität von Studien, die mit der niedrigstmöglichen CT-Dosis erstellt wurden, automatisch verbessern und harmonisieren. Dies verlängert die Lebensdauer Ihrer Scanner und verschiebt die kostspielige Anschaffung neuer Geräte. Die Anwendung dieser Software auf unserer AI-Plattform Radailogy hat somit erhebliche Auswirkungen auf das Budget von Krankenhäusern und medizinischen Institutionen.

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Warum diese neue AI für die Verminderung der CT-Strahlendosis bedeutsam ist

Die kumulative Wirkung der Strahlenexposition der CT-Bildgebung macht es erforderlich, die niedrigstmögliche Patientendosis zu erreichen. Bei den vorhandenen Low dose CT-Bildgebungstechniken muss stets ein Kompromiss bei der Bildqualität gemacht werden. Low dose CT-Studien weisen ein höheres Bildrauschen auf, was zu einer geringeren Bildqualität und zu einer schwierigeren Bildbeurteilung für die Radiologen führt.

Die iterative Rekonstruktion (IR) ist nach wie vor die am häufigsten verwendete Technik zur Verbesserung der Qualität von Low dose CT-Studien. Oftmals werden allerdings CT-Bilder mit wachsartigem oder verschwommenem Bildeindruck erzeugt. Deep Learning CT Processing (DLCP) stellt die nächste Generation zur Reduktion des CT-Bildrauschens dar. DLCP verbessert nicht nur die Low dose CT-Bildqualität, sondern bietet auch die Möglichkeit, die Strahlenexposition für Risikokategorien wie Onkologie und adipösen Patienten signifikant zu reduzieren. Darüber hinaus kann die Bildqualität von Abdomen-, Herz- und Gehirnscans mit extrem niedriger Dosis verbessert werden. Radailogy präsentiert Ihnen PixelShine von AlgoMedica. Wir wollen mithelfen, die CT-Strahlendosis zu verringern und die Low dose CT-Bildqualität ab sofort erheblich zu verbessern.

Radailogy: Frakturen auf Röntgenbildern erkennen

Radailogy: Frakturen auf Röntgenbildern erkennen

 

Nicht nur Traumazentren und radiologische Institute, sondern jeder Arzt hat mit der Diagnose von Frakturen zu tun. Die Röntgenbilder sind nach wie vor die First line-Modalität, vor allem bei Traumata des peripheren Skeletts. Radailogy bietet Ihnen eine neue, CE-geprüften App der Firma AZmed aus Frankreich: Rayvolve. Entweder lassen Sie Rayvolve Ihre Röntgenbilder immer im Hintergrund bearbeiten, oder Sie senden uns ausgewählte Bilder mit einer spezifischen Fragestellung. Rayvolve wurde an Datensätzen von einer Million Traumabildern trainiert. AZmed weist Rayvolve eine Sensitivität von 96% und eine Spezifität von 86% aus. In unseren eigenen Testreihen performte Rayvolve wie folgt: Sensitivität 93%, Spezifität 86%, PPW 92%, NPW 89%, Accuracy 91%. In einer Multicenterstudie hat Rayvolve eine Zeitersparnis von 36 % und eine Erhöhung der Spezifität von 8% erbracht.
Rayvolve erweist sich in der täglichen Praxis als wertvolle Hilfe für Ärzte: Sei es, dass die App gelegentlich Anwendung findet, etwa in Arztpraxen, sei es, dass sie zur Optimierung des Workflows in medizinischen Zentren verwendet wird.
Rayvolve fordern Sie am Besten mit unseren Radailogy-Services Defained oder Pure AI an. Registrieren, Hochladen und los geht´s!
Infos unter www.radailogy.com