Aproveitando o enorme poder computacional de uma Rede Neural Profunda (DCNN), o Advanced Intelligence Clear-IQ Engine (AiCE) é treinado para diferenciar sinal de ruído, de modo que o algoritmo possa suprimir o ruído enquanto aumenta o sinal. Por ser treinado com MBIR avançado, ele exibe alta resolução espacial. Mas, ao contrário do MBIR, a reconstrução de Deep Learning AiCE supera os desafios (aparência da imagem e / ou velocidade de reconstrução) na rotina clínica.
Recursos de reconstrução de Deep Learning do AiCE:
Velocidade de reconstrução rápida:
Alta qualidade de imagem:
Corpo, Pulmão e Cardiologia
| Tamanho do Objeto | CTDIvol |
| 3 mm at 0.3% | 5.3 mGy |
| 2 mm at 0.3% | 10.5 mGy |
| 1.5mm at 0.3% | 22.6 mGy |
| Parâmetros de digitalização | |
| 10mm with AiCE Body | |
| Phantom | |
| CTP344, Phantom Labs | |