Optimierung von KI Anwendungen für die Interventionelle Kardiologie
Mit αEvolve Imaging sehen Sie in Echtzeit klarer
Eine klare fluoroskopische Bildgebung erhöht das Vertrauen und kann dazu beitragen, die klinischen Ergebnisse und die Effizienz zu verbessern und die Häufigkeit der digitalen Erfassung zu verringern, was zu einer weiteren Dosisreduzierung für Patienten und Bediener führt.
Mit Deep-Learning-basierter Rauschunterdrückung und Mehrfrequenzverarbeitung kann αEvolve im Vergleich zur herkömmlichen Bildverarbeitung ein doppelt so hohes Kontrast-Rausch-Verhältnis liefern.
αEvolve Imaging (Fluoro)
Yi Hu.
Leitender Bildgebungswissenschaftler, Canon Medical Research USA, Inc
Präzises Stenting mit Dynamic Device Stabilizer (DDS)
Interventionelle Kardiologen stehen vor Herausforderungen bei der Stentvisualisierung, Gerätepositionierung und -expansion. DDS nutzt Deep Learning, um Ballonmarkierungen automatisch in Echtzeit zu erkennen und das Bild auf einem separaten Bildschirm zu vergrößern und zu stabilisieren, um die Visualisierung und Bewertung zu unterstützen.
Dr. Sanjeevan Pasupati
Interventioneller Kardiologe der Abteilung für Kardiologie am Waikato Hospital, Hamilton, Neuseeland.
Unterstützen Sie die Behandlung struktureller Herzerkrankungen (SHD) mit Echo Fusion
Die Komplexität struktureller Herzerkrankungen nimmt zu und neue Verfahren erfordern Genauigkeit und Effizienz. Mit der intelligenten Deep-Learning-Technologie identifiziert Echo Fusion automatisch die Echokardiographiesonde und fusioniert das Durchleuchtungsbild ohne zusätzliche Bedienereingaben.
