昨今の働き方改革の推進では業務の効率化は必須であり、CTも生産性が求められる時代になっています。
CTは高機能化されましたが、一方でオペレーションの複雑性を伴うこともあります。
Aquilion ONE / PRISM N-UX Edition、Aquilion ONE / NATURE N-UX EditionはAquilion ONE / INSIGHT Editionで培ったオートメーション技術で生産性を高め、AIを応用した再構成技術により、更なる高画質化を実現しています。
今の時代が求めるArea Detector CTがここにあります。
SilverBeam Filter
X線を制御するためのX線光学系技術であるPUREINSIGHT Opticsに、新たにSilverBeam Filterを搭載。
銀（Ag）のフィルターを加えてX線内の低エネルギー成分を低減し、高エネルギー側へシフトすることで、被ばくを大幅に抑制します。
ディープラーニングを用いて設計された画像再構成技術「Advanced Intelligent Clear-IQ Engine （AiCE）」との併用ができ、胸部一般撮影に近い被ばく線量での、高品質な低ノイズ肺がんCTスクリーニング検査の提供を目指します。
X線を制御するためのX線光学系技術であるPUREINSIGHT Opticsに、新たにSilverBeam Filterを搭載。
銀（Ag）のフィルターを加えてX線内の低エネルギー成分を低減し、高エネルギー側へシフトすることで、被ばくを大幅に抑制します。
ディープラーニングを用いて設計された画像再構成技術「Advanced Intelligent Clear-IQ Engine （AiCE）」との併用ができ、胸部一般撮影に近い被ばく線量での、高品質な低ノイズ肺がんCTスクリーニング検査の提供を目指します。
SilverBeam Filterを用いた低線量ヘリカル3D Landmark Scanで位置決め画像を取得できます。
アキシャル画像を確認しながら本スキャン時の撮影範囲やFOVを設定できます。また、位置決め画像時に疾患の有無や腸管拡張の状況を把握することができます。
アキシャル画像を確認しながら本スキャン時の撮影範囲やFOVを設定できます。また、位置決め画像時に疾患の有無や腸管拡張の状況を把握することができます。
※位置決め画像での診断はできません。
Precise IQ Engine :PIQE
PIQEのニューラルネットワークのトレーニングには、教師データに高精細CT 「Aquilion Precision」 のデータを使用しています。併せてMBIR（Model Based Iterative Reconstruction）やDLR（Deep Learning Reconstruction）を教師データに適用することで、CT装置が持つ分解能を復元し、引き出す3D Deep Convolutional Neural Network：DCNNを構築しました。空間分解能の向上のみならず、優れたノイズ低減効果や粒状性の維持効果が得られ、ADCTでの更なる低侵襲かつ高精細な画像を描出します。
特設サイトで詳しくご覧いただけます。
PIQEのニューラルネットワークのトレーニングには、教師データに高精細CT 「Aquilion Precision」 のデータを使用しています。併せてMBIR（Model Based Iterative Reconstruction）やDLR（Deep Learning Reconstruction）を教師データに適用することで、CT装置が持つ分解能を復元し、引き出す3D Deep Convolutional Neural Network：DCNNを構築しました。空間分解能の向上のみならず、優れたノイズ低減効果や粒状性の維持効果が得られ、ADCTでの更なる低侵襲かつ高精細な画像を描出します。
特設サイトで詳しくご覧いただけます。
Advanced intelligent Clear-IQ Engine :AiCE
AiCEはディープラーニングを用いて設計されたノイズ成分とシグナル成分を識別する処理で、分解能を維持したままノイズを選択的に除去する先進の再構成技術。
ディープニューラルネットワークの学習に用いるデータには、MBIR (Model Based Iterative Reconstruction: FIRST)で得られた高品質データを用い、装置が持つ分解能をより引き出しながら、高いノイズ低減効果が得られます。
Deep Learningの仕組みや、その臨床価値、キヤノンメディカルシステムズがリードするAI技術について特設サイトで詳しく、ご覧いただけます。
AiCEはディープラーニングを用いて設計されたノイズ成分とシグナル成分を識別する処理で、分解能を維持したままノイズを選択的に除去する先進の再構成技術。
ディープニューラルネットワークの学習に用いるデータには、MBIR (Model Based Iterative Reconstruction: FIRST)で得られた高品質データを用い、装置が持つ分解能をより引き出しながら、高いノイズ低減効果が得られます。
Deep Learningの仕組みや、その臨床価値、キヤノンメディカルシステムズがリードするAI技術について特設サイトで詳しく、ご覧いただけます。
CLEAR Motion
モーションアーチファクトを低減可能にするDeep Learningを用いて設計した新たな再構成技術です。
Deep Learningを活用することで、高精度なモーション推定によりモーションアーチファクトを低減した画像を短時間で取得できます。高速ヘリカルスキャン（胸部）、心電図同期Volumeスキャンや「PIQE」、「AiCE」とも併用が可能で、モーションアーチファクトを抑制しながら、低被ばく/高画質なデータを実現します。
モーションアーチファクトを低減可能にするDeep Learningを用いて設計した新たな再構成技術です。
Deep Learningを活用することで、高精度なモーション推定によりモーションアーチファクトを低減した画像を短時間で取得できます。高速ヘリカルスキャン（胸部）、心電図同期Volumeスキャンや「PIQE」、「AiCE」とも併用が可能で、モーションアーチファクトを抑制しながら、低被ばく/高画質なデータを実現します。
Lung
Cardiac
Simplify operations
先進自動化技術による操作性の向上
Automatic Scan Planning
SilverBeam Filterを用いた低線量3D Landmark Scanでヘリカルデータを取得します。
画像から骨や臓器・筋肉などの位置情報を解析、事前にプリセットしていた撮影範囲へ自動設定を実施します。
SilverBeam Filterを用いた低線量3D Landmark Scanでヘリカルデータを取得します。
画像から骨や臓器・筋肉などの位置情報を解析、事前にプリセットしていた撮影範囲へ自動設定を実施します。
Automatic Hanging Layout
撮影プロトコルや撮影部位に合わせたレイアウトを動表示
27inch Wide Monitorの採用で, 画像レイアウトの自由度も向上しています。
Axial、Coronal、Sagittal画像と同時に3D画像なども表示・確認できます。
撮影プロトコルや撮影部位に合わせたレイアウトを動表示
27inch Wide Monitorの採用で, 画像レイアウトの自由度も向上しています。
Axial、Coronal、Sagittal画像と同時に3D画像なども表示・確認できます。
| 一般的名称 | 全身用X線ＣＴ診断装置 |
| 販売名 | ＣＴスキャナ Ａｑｕｉｌｉｏｎ ＯＮＥ ＴＳＸ－３０６Ａ |
| 認証番号 | 301ADBZX00028000 |
社名変更のお知らせ: 弊社は2018年1月4日より、東芝メディカルシステムズ株式会社からキヤノンメディカルシステムズ株式会社へ社名を変更いたしました。本Webサイトの一部には、旧社名が表示されている場合がございます。
