Canon Medical Systems bietet an seinen CT- und MRT-Systemen mit AiCE eine innovative Lösung zur erheblichen Verbesserung der Bildqualität

Das Grundprinzip von AiCE ist beim Einsatz in der Computertomografie und der Magnetresonanztomografie gleich. Ein Deep-Convolutional-Neural-Network (DCNN) wird zunächst im Werk mit rauschigen Bildern und sehr rauscharmen Bildern trainiert. In dieser Lern Phase (Deep Learning) lernt das Neuronale Netzwerk den Bildinhalt vom Ruaschen zu unterscheiden.. Dies geschieht mit Tausenden von Bildern.

Nach Abschluss der Tariningsphase wird das ausgelernte Neuronale Netzwerk klinisch evaluiert. Anschließend kann es beim Kunden angewendet werden und die Bilder vom Rauschen befreien. Da sich sowohl die Trainingsphase im Detail zwischen CT und MRT unterscheiden, als auch der klinische Nutzen in der Routine unterscheiden, finden Sie die entsprechenden Erklärungen separiert.

  AiCE für CT
  AiCE für MRT

 

AiCE für MRT

AiCE wird beim MRT zur Verbesserung des Signal Rausch Verhältnisses SNR genutzt. Das SNR ist eine wesentliche Kenngröße zur Beschreibung der Bildqualität.

SNR

Moderne Aufnahmeverfahren dienen letztendlich dazu, um die Dauer einer Sequenz mit möglichst viel Akquisitionszeit zu füllen. (z.B. Nutzung von Mehrkanalspulen und gleichzeitige Akquisition von 16 Bildern; FSE Nutzung von vielen Echos zur Füllung von „Totzeiten“; …) So wird das Signal erhöht.

SIGNAL wird im wesentlichen bestimmt durch:

  1. Feldstärke
  2. Pixelgröße (Auflösung)
  3. Akquisitionszeit

RAUSCHEN hat im wesentlichen folgende Ursprünge:

  1. Menschlicher Körper
  2. HF-Spule
  3. Weg bis zur Digitalisierung
  4. Externe Quellen

Durch jahrzehntelange Optimierungsschritte (HF-Kabine, Phased-Array-Spulen, frühe Digitalisierung, …) entspringt das Rauschen zu seinem größten Teil dem menschlichen Körper und kann vor der Akquisition nicht weiter beeinflusst werden.

 

Trainingsphase AiCE MRT

In der Trainingsphase erhält ein Deep-Convolutional-Neural-Network Gute Bilder (z.B. Bilder mit gutem SNR, die mit 10 Mittelungen aufgenommen wurden) und das entsprechende verrauschte Bild (z.B. Bilder mit nur einer Mittelung oder künstlich verrauschte Bilder). Nach dieser Trainingsphase mit tausenden von Bildern erkennt das DCN-Netzwerk das Rauschen und kann es herausfiltern.

Trainingsphase AiCE MRT

Das Deep-Learning-Netzwerk lernt mit tausenden von Bildern das Rauschen vom Signal zu Unterscheiden.

 

Nach der Trainingsphase wird das DCN-Netzwerk (AiCE-MR) probeweise implementiert und klinisch getestet. Dies erfolgte unter anderem in Zusammenarbeit mit Prof. Vincent Dousset (CA Neuroradiologie des Klinikums der Universität Bourdeaux) und Prof. Thomas Tourdias (Radiologe am Klinikum der Universität Bourdeaux).

 

Anwendungsphase AiCE MRT

Nach Abschluss der Evaluierungsphase kann AiCE-MR auf einem entsprechend ausgelegten Hochleistungsrechner (In Kooperation mit NVIDIA entwickelt) implementiert werden und in der Routine angewendet werden.

Anwendungsphase AiCE MRT

In der Anwendungsphase ist AiCE-MR in die normale MR-Oberfläche integriert und verrichtet dort ohne weitere Interaktion seine Arbeit.

 
 

AiCE der Filter, der sehr viel mehr als ein Filter ist

Obwohl AiCE wie ein gewöhnlicher Filter auf der Oberfläche des MRTs aktiviert werden kann und auch ähnlich wie ein herkömmlicher Filter dem Geschmack des Betrachters angepasst werden kann, steckt sehr viel mehr dahinter.

AiCE der Filter, der sehr viel mehr als ein Filter ist

Die Deep-Learning-Reconstruktion (DLR) Prozedur nutzt Daten der Patienten und Spulenkalibrierung (Map), sowie k-Raum Daten als auch Bilddaten der eigentlichen Aufnahme um ein optimales Ergebnis zu erzielen, insbesondere in den Schritten 4,5 und 6. Und dies ohne einen einzigen Klick. Trotzdem hat der Nutzer, die Möglichkeit an drei Stellen (orange markiert) das Ergebnis seinem Geschmack anzupassen. So kann das Rauschniveau, welches von zentraler Bedeutung ist und automatisch aus den Scannerdaten ermittelt wird, nach Anwenderwunsch nuanciert werden. Beim Erstellen des Endergebnisses, sind weitere Anpassungen an den Geschmack des Betrachters möglich.

 
 

Klinische Vorteile von AiCE in der Routine

Da AiCE das Rauschen vermindert, haben wir bei der Aufnahme die Möglichkeit das Signal des MR-Bildes zu verkleinern, ohne das Gleichgewicht von Signal zu Rauschen ungünstig zu beinflussen. Dieser Effekt kann entweder dazu genutzt werden um Bilder schneller aufzunehmen und somit die Untersuchungszeit zu verkürzen oder Bilder mit kleineren Voxeln aufzunehmen und somit die Auflösung zu verbessern, Beide Effekte können erreicht werden, weil durch AICE das Signal/Rausch-Verhältnis verbessert wird.

Ziel der Forschungen an der Universität Bourdeaux war die hochaufgelöste und detailreiche Darstellung spezieller Hirnareale, wie des Hippocampus oder des Claustrum. Diese Regionen hatte Prof. Tourdias schon bei seinem Aufenthalt am 7T System an der Stanford-Universität studiert. Nun war es mit der AiCE-Technologie möglich vergleichbar aufgelöste Bilder auch bei 3T in akzeptabler Untersuchungszeit zu erzeugen.

Hochaufgelöstes Bild des Hippocampus

Hochaufgelöstes Bild des Hippocampus; 0,15 x 0,15 mm; 2mm Schichtdicke; rechts mit AiCE-Rekonstruktion. *University Hospital Bourdeaux

 

Natürlich lassen sich die Vorteile einer höheren Auflösung nicht nur in der Klinischen Forschung nutzen, sondern sind auch geeignet, beispielsweise um einen Knorpelschaden im Knie im Detail zu zeigen.

Hochaufgelöstes Bild des Knies

Hochaufgelöstes Bild des Knies; 0,15 x 0,15mm (interpoliert); 1mm Schichtdicke; rechts mit AiCE-Rekonstruktion.

 

Durch die alternative Nutzung des SNR-Gewinns durch AiCE werden MR-Untersuchungen ohne Auflösungsverlust beschleunigt. Der große klinischen Vorteil bei diesem Einsatz von AICE ist, daß es bei Patienten zu weniger Artefakten durch Bewegung kommt. Die Quote von Wiederholungsaufnahmen wird deutlich reduziert bei gleichzeitiger Steigerung des Bildqualität.

Vereinfacht gesagt steigt die Untersuchungskapazität des MRTs. Zur Beschleunigung der Untersuchungsdauer eignet sich besonders das neue Compressed-SPEEDER Verfahren, welches völlig unabhängig von Spulentyp und Untersuchungsrichtung zum Einsatz kommt.

 
LWS Aufnahmen mit Compressed SPEEDER

LWS Aufnahmen mit Compressed SPEEDER zur Beschleunigung und AiCE zur Rauschentfernung;
A T1-Gewichtung; Auflösung 0,35×0,35mm; 59 Sek
B T2-Gewichtung; Auflösung 0,3×0,3mm; 57 Sek.

 
 

Sicherheit von AiCE

AiCE fügt den MR-Bildern keine zusätzlichen Informationen hinzu und somit können prinzipbedingt keine falschpositiven Befunde erzeugt werden. Kleine diskrete Strukturen könnten versehentlich entfernt werden, wenn das Rauschniveau die gleiche Signalstärke wie die kleinen diskreten Strukturen erreicht und diese Strukturen sich über sehr wenige Pixel erstrecken. Deswegen ist es wichtig das Rauschniveau („AiCE adjust“) nur mit größter Sorgfalt zu verändern. Im Gegensatz zu systemunabhängigen Algorithmen bestimmt AiCE das Rauschniveau vollautomatisch aus 2 Informationsquellen des MRTs, wodurch die Sicherheit erhöht wird. Im Rahmen der Evaluierung von AiCE wurden Bilddaten aus verschiedenen unabhängigen Instituten international erzeugt. Diese wurden von 6 verschiedenen zertifizierten Radiologen bewertet. Die damit durchgeführte Studie wurde von der amerikanischen FDA für die Zulassung von AiCE anerkannt und ist auch die Grundlage der CEZertifizierung.

 

Verfügbarkeit von AiCE MR an Canon MR Systemen

Die AiCE Deep-Learning-Rekonstruktion steht an allen aktuellen Canon MR Systemen mit der M-Power-Version 6 zur Verfügung. Dies sind insbesondere der Vantage Galan 3T und der Vantage Orian, das Premium 1.5T System. Bei diesen Systemen sind auch alle älteren Systeme auf die M-Power-Version 6 nachrüstbar. Der öknomische Vantage Elan wird ab Ende des Jahres die M-Power-Version 6 verfügbar haben.

 

Zusammenfassung AiCE MR

Das AiCE Rekonstruktionsverfahren ist technisch aufwendig (im Hintergrund) aber einfach in der Routine einsetzbar. Es ist durch die intelligente Entfernung von Rauschen aus den MR-Bildern entweder indirekt zur Beschleunigung von Aufnahmen zu verwenden oder ermöglicht rauscharme hochaufgelöste Bilder. AiCE ist Prinzip bedingt sicher. Es ist grundsätzlich an keinen Sequenztyp gebunden, funktioniert aber besonders gut bei hohen Auflösungen.

 
 
Vantage Orian

Vantage Orian


Vantage Orian wurde entwickelt, um die Produktivität zu steigern und die Betriebskosten zu senken, den Patientenkomfort zu gewährleisten und ein uneingeschränktes klinisches Vertrauen zu bieten. Es ist die perfekte Antwort auf Ihre 1,5 Tesla MRI-Geschäftsanforderungen und klinischen Anforderungen.

Weitere Infos


Vantage Galan 3T

Vantage Galan 3T


Angenehm leise. Bemerkenswert schnell.

Der Vantage Galan™ 3T von Canon Medical bietet Ihnen und Ihren Patienten eine neuartige Erfahrung in der Magnetresonanztomographie. Der Vantage Galan™ 3T legt sein Augenmerk auf das positive Patientenerlebnis, eine hohe Bildqualität und einfache klinische Arbeitsabläufe.

Weitere Infos


Vantage Elan

Vantage Elan


HOHE BILDQUALITÄT ERZIELEN

Eine hohe Bildqualität ist der wichtigste Faktor bei MRT-Systemen. Canon hat eine Reihe von innovativen Technologien für den Vantage Elan entwickelt, insbesondere in Bezug auf die Regelung des Magnetfelds, dem Schlüssel zu hoher Bildqualität.

Weitere Infos