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Siemens HealthineersMRT-Bildgebung in unter zwei Minuten

Eine Deep-Learning-Technologie zur Rekonstruktion klinischer Bilder führt Siemens Healthineers im gesamten MRT-Portfolio ein. Deep Resolve ermöglicht hierbei schnellere und besser aufgelöste MRT-Scans.

Deep Learning
vegefox.com/stock.adobe.com

Symbolfoto

Siemens Healthineers präsentiert Funktionalitäten auf Basis von Künstlicher Intelligenz (KI), welche die Magnetresonanztomographie (MRT) beschleunigen und verbessern soll. Im Bereich der MRT wird die Bildqualität durch das Verhältnis zwischen Scandauer, der Auflösung und dem Bildrauschen definiert. Bisher bedeutete die Verbesserung einer einzelnen Komponente einen Kompromiss bei einer anderen.

Deep Resolve als Lösungsansatz

Mit Deep Resolve, einer Deep-Learning-Technologie zur Rekonstruktion klinischer Bilder wird Mediziner*innen ermöglicht, eine deutlich schnellere Scanzeit zu wählen – bei gleichbleibender Auflösung und reduziertem Rauschen oder die Bildqualität ohne verlängerte Scanzeit noch weiter zu erhöhen. Die Technologie arbeitet mit den Rohdaten des Scanners, um KI- Algorithmen bereits ab den ersten Schritten der Bildrekonstruktion anzuwenden. Siemens Healthineers stellte die Technologie erstmals im Jahr 2020 vor und wird das System nun auf das gesamte MRT-Portfolio ausweiten.

Schnellere, hochaufgelöste Scans

So bietet das frühe Nutzen aller verfügbaren Rohdaten großes Potenzial, um die Dauer der Scans zu verkürzen. Damit können die Deep-Resolve-Algorithmen die Scanzeiten um bis zu 70 Prozent beschleunigen und gleichzeitig die Auflösung verdoppeln. Durch die Simultaneous-Multi-Slice (SMS)-Technologie kann die Scanzeit um bis zu 80 Prozent beschleunigt werden. Eine Kniebildgebung mit MRT auf einem 3-Tesla-System dauere in der Regel etwa zehn Minuten. Mit Deep-Resolve-Algorithmen habe man diese Zeit auf unter zwei Minuten reduziert – bei gleicher Bildqualität und gleichem diagnostischem Wert.

Algorithmus für höchste Präzision

Zusätzlich ist Deep Resolve nicht auf bestimmte Körperregionen beschränkt und kann somit bei fast jedem diagnostischen Verfahren mittels MRT helfen. Es besteht aus verschiedenen Algorithmen, die kombiniert werden können. Während des gesamten Rekonstruktionsprozesses führt das System eine automatische verpflichtende Datenkonsistenzprüfung durch, um den Diagnosewert und die Qualität des Bildes sicherzustellen. Das System verwendet für jeden Scan individuelle Rauschkarten, welche dem Algorithmus helfen, Bereiche im endgültigen Bild zu identifizieren, die stark von Rauschen betroffen sein könnten, und das Bildrauschen mit hoher Präzision zu entfernen. Dadurch kann bei gleicher Scanzeit ein Bild mit stark reduziertem Rauschen erzeugt

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