低被ばくCTを実現する画像再構成
対象物の構造を認識し、最適(アダプティブ)なノイズ低減処理を行います。エッジに対する先鋭化処理と、それ以外への平滑化処理を両立させることで、画像をボカさずにノイズのみを低減します。
収集された投影データ上で、統計学的ノイズモデル、スキャナーモデルを用いてノイズを低減します。さらに、アナトミカルモデルを用い、画像再構成の中でノイズ成分のみを抽出して繰り返し除去します。
これにより、最大50%のノイズ低減と、75%の被ばく低減効果を発揮します。 詳細は「AIDR 3D」ページをご覧下さい。
Real prep画像やCT透視画像のリアルタイム画像に対して、遂次近似応用再構成を適用し、ノイズ・ストリーク低減処理を付加することが可能になります。
被ばく線量を最大約75%、画像ノイズを最大約50%低減効果を発揮する、AIDR 3Dがさらに進化しました。
生データベース処理プロセスへのNPSモデル搭載や、各種パラメータの改良で、コントラスト差の少ない領域でのノイズやストリークアーチファクトをさらに低減。画像粒状性の改善、空間分解能の劣化も抑えることができます。
従来のX線CTの画像再構成であるFBP(Filterd BackProjection)に比べ、圧倒的なノイズ低減、さらなる低線量撮影を実現します。
より正確な画像再構成が可能となることで、空間分解能の向上、アーチファクトを抑制した画像診断を提供。
スキャン連動での使用やユーザーのニーズに合わせた強度選択も可能です。
※本システムは自己学習機能を有しておりません。