Enhancement & Texture Analysis

Enhancement

Enhancement는 AI를 활용하여 의료 영상의 방사선량(Dose), 커널(Kernel), 조영제 사용 유무 등의 요소를 조정해 환자의 안전을 보장하고 검사의 정확도를 향상시키는 혁신적인 기술입니다. 첨단 알고리즘을 통해 이미 촬영된 의료 이미지의 품질을 개선하여 의료 전문가들이 더욱 정확하고 효과적으로 분석하고 진단할 수 있도록 지원합니다.

- Image Neutralization

100 KVP 50 mAs100 KVP 200 mAs

Dose Neutralization

AI를 활용해 최소한의 방사선으로 고품질 이미지를 제공

Dose Neutralization 기술은 AI를 활용하여 적은 방사선량으로도 고품질의 이미지를 제공합니다. 이 기술은 의료 영상에서 노이즈를 줄이고 선명도를 높여 특히 잦은 CT 촬영이 필요한 환자와 어린이 환자에게 매우 적합 합니다. 방사선 노출 문제를 해결함으로써 진단의 정확도를 높이고 환자 관리에도 도움을 줄 수 있습니다.

Slice Thickness: 3mmSlice Thickness: 1mm

Slice Thickness Reduction

방사선량을 늘리지 않고 고해상도 CT이미지를 생성

Slice Thickness Reduction 기술은 고도화된 알고리즘을 통해 더 얇고 고해상도의 CT 이미지를 생성합니다. 이를 인해 작은 구조물과 미세한 이상부위를 더욱 선명하게 시각화 할 수 있어 방사선량을 늘리지 않고도 진단의 정확도를 높일 수 있습니다.

CT Kernel Neutralization

정확한 진단과 비교가 가능한 딥러닝 방식으로 다양한 기계간의 고품질 CT영상을 보장

CT Kernel Neutralization은 딥러닝 기반의 방법을 통해 다양한 제조사의 커널을 표준화하고 통일된 형식으로 변환하여, 일관되고 고품질의 CT 이미지를 보장합니다. 이를 통해 다양한 기기 간의 정확한 진단과 원활한 비교가 가능해져 CT 이미지 분석의 상호운용성과 신뢰성이 크게 향상됩니다.

- Contrast Synthesis

이 기술은 소아 환자에게 안전하고 매우 유용합니다.

Create high-quality images
without the use
of contrast agents

Virtual Contrast (0% CA)Pre contrast

Contrast Synthesis

조영제를 사용하지 않고
고품질 이미지 생성

Contrast Synthesis는 딥러닝 알고리즘을 사용하여 실제 조영제를 사용하지 않고도 조영 증강 효과가 나타난 고품질의 이미지를 생성합니다. 이를 통해 보다 정확한 진단과 상세한 혈관 시각화가 가능해져 환자의 안전을 높이고 CT 영상의 활용 범위를 넓힐 수 있습니다.

- Virtual Quantitative Imaging

CT-based Fat Fraction mapping

별도의 MRI 스캔 없이 간 지방 함량을 평가할 수 있어 시간과 비용을 절감

CT 기반 Fat Fraction mapping은 CT 스캔을 통해 합성된 MRI Proton Density Fat Fraction (PDFF) 이미지를 생성합니다. 이 기술은 별도의 MRI 스캔 없이 간 지방 함량을 평가할 수 있어 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. CT의 구조적 세부 사항과 MRI의 지방 정량화 능력을 결합하여 진단 효율성과 환자 편의성을 높이며, 특히 비알코올성 지방간 질환(NAFLD)진단에 유용합니다.