Conquiste imagens de alta SNR com a Reconstrução de Deep Learning

Deep Learning

Os métodos de deep learning da Rede Neural de Convolução Profunda (DCNN) são capazes de processar enormes quantidades de dados por meio de uma rede de nodos de tomada de decisões, ou neurônios, e são bem vistos por seu excelente desempenho nas aplicações com base no reconhecimento de imagens.

Reconstrução de Deep Learning (DLR)

A AiCE foi treinada em vastas quantidades de imagens de RM de alta SNR reconstruídas com um algoritmo avançado que é muito intensivo em termos computacionais para uso clínico. Este treinamento ensinou a AiCE a distinguir o sinal verdadeiro do ruído. Os resultados foram validados por uma equipe de radiologistas, físicos clínicos, cientistas de IA, e pesquisadores clínicos, produzindo um algoritmo de reconstrução rápido e totalmente treinado, pronto para uso clínico.

Remove o ruído de maneira inteligente

As imagens a seguir demonstram a subtração do ruído da mesma imagem original com o uso de um filtro convencional, em comparação à AiCE. Com o filtro convencional, algumas informações anatômicas necessárias foram removidas junto com o ruído; a AiCE identifica, de maneira inteligente, o ruído da imagem original em virtude dos algoritmos de deep learning.

O PIQE é uma tecnologia de Reconstrução por Deep Learning de alta resolução para ressonância magnética.

O PIQE aumenta o tamanho da matriz, reduz o ruído e fornece imagens anatômicas nítidas, elevando a qualidade da ressonância magnética a um novo patamar.
Saiba mais sobre o PIQE