Coronary Intervention を、さらなる高みへ

キヤノンメディカルシステムズはこう考えます。新しい可能性はつねに医療現場とともに変えていくのだと。
つねに新たな技術が生み出される冠動脈インターベンションの現場に寄り添い、共に歩みを進めてきたキヤノンメディカルシステムズの画像処理・X 線制御技術。
いま、Alphenix / EvolveEditionの登場によって新たなステージへの一歩を踏み出しました。

Alphenix / Evolve Editionとは？

冠動脈インタベーションを高度にサポートするため、新技術を搭載したAlphenix / Evolve Edition。
AI*を活用した画像処理「αEvolve Imaging」と、新たなコンセプトから生まれたX線制御技術「ECG Sync」がより安全で確実な治療環境を提供します。

＊本システムは画像処理に用いるネットワーク構築にDeep Learningを使用しており、本システム自体に自己学習機能は有しておりません。

AIによる新画像処理技術

αEvolve Imaging

キヤノンメディカルシステムズがこれまでCTやMRIで培ってきた、AI(Deep Learning)*を活用した画質処理技術。
Alphenix / Evolve Editionではついにその技術をリアルタイム画像処理への展開に成功しました。
「αEvolve Imaging」はノイズ抑制と被ばく低減を両立し、冠動脈インターベンションのニーズに応えた透視画像を提供します。

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Deep Learningは、多層化したNeural Networkを用いて、複雑なタスクを解決する手法です。
入力データがNeural Networkを介して出力されると、教師データと比較されます。このとき、出力と教師データとの誤差が最小になるように、ネットワークが調整されます。この過程を膨大なデータを用いて繰り返すことで、複雑な処理が可能になります。

αEvolve ImagingのDeep Learning アルゴリズムでは、教師データに撮影画像（ノイズの少ない画像）を用いています。
透視画像(ノイズの多い画像)が撮影画像(ノイズの少ない画像)の画質に近づくように学習したニューラルネットワークを適用することで、ノイズの少ない高画質な透視画像をリアルタイムに表示します。

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αEvolve Imagingのノイズ低減効果

透視画像のノイズをリアルタイムに低減。画像コントラスの強調も可能となり、デバイスや造影血管の視認性を向上させます。　

通常透視画像　

αEvolve Imaging　

CVIT2023でご講演されたαEvolve Imagingのショートレクチャーが見逃し配信に追加されました

心電図同期

ECG Sync

Alphenix / Evolve Edition は新たなX線制御技術により、医療安全・被ばく低減をサポートします。
新X線制御技術「ECG Sync」は、心電図波形に同期したタイミングでX線を照射することで心拍動の影響を低減し、動きの少ない冠動脈画像が得られます。高度で緻密な手技が求められ治療時間が長時間に及ぶこともあるP C Iにおいて、安全・確実なガイドワイヤー操作を支援するとともに、X線の照射回数を減らすことで被ばく低減に貢献します。