超音波診断装置　ARIETTA 850 DeepInsight

製造販売企業：富士フイルムメディカル株式会社

製品について

【診断をさらに「深める」超音波画像の新しいリアリティ Designed for high expectations】
超音波検査にさらなる精度を。さらなる快適性を。新しい検査領域を。高まり続ける医療現場の期待にこたえるため、診断装置はつねに進化し続けなければならない。「画質」「ワークフロー」「アプリケーション」。超音波に求められる3つの課題に正面から取り組み、めざしたのは超音波診断装置の理想形。 ARIETTA 850 DeepInsightは、幅広い臨床領域のユーザー一人ひとりの要求に柔軟に対応しながら、妥協のない診断価値を提供します。

特長

●質の高い「音」を極限まで研ぎ澄ます技術がさらに進化。プレミアム機にふさわしい画像を提供します。
●練りこまれたエルゴノミクスデザインと数々の新機能が、スムーズなワークフローをサポートします。
●幅広い臨床領域に対応するさまざまなアプリケーションをラインアップ。新たな臨床価値の創造に貢献します。

製品詳細

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機能説明

: ARIETTA 850 DeepInsightが提案する3つの画像技術 AIを活用したノイズ除去技術であるDeepInsight技術、eFocusing PLUSそして、Carving Imagingの3つの高画質技術の組み合わせで組織からの信号を余すことなく表現し、より依存性の少ない高画質を実現します。

: DeepInsight Technology 画質処理開発においてAI技術※を使用したDeepInsight技術は、膨大な情報から必要な情報のみを抽出し、ノイズに埋もれていた微細な組織や複雑な組織構造をより明瞭に表現することが可能となりました。より自然な表現で組織を描出します。

※AI技術のひとつである機械学習を用いて開発・設計したものです。実装後に自動的に装置の性能・精度は変化することはありません。

: eFocusing PLUS eFocusing技術は、1回の送信に対して複数の受信ビームを取得し、一枚の画像に加算してリアルタイムに表示します。ARIETTA 850 DeepInsightではさらに複数の周波数をブレンドすることで、eFocusing技術がさらに進化しました。高感度、高コントラスト、高い空間分解能を実現しました。

: Carving Imaging 組織構造の視認性を追及した「見やすい」画像を実現しました。被検者依存の少ない安定した描出を実現します。

: Pure Symphonic Architecture

: Protocol Assistant 決められた検査手順・撮像条件を登録できます。検査中のボタン操作を大幅に削減でき、効率のよい検査をサポートします。Guide View機能により、参照画像を表示できます。

: Cardiac Function AI技術※を活用したSimpson計測により、LV、LAおよびRA の内膜を自動認識しVolumeを計測します。また、Doppler Cursor Assistなど循環器計測のワークフローを改善する機能を豊富に搭載しました。

※オプション

: Intelligent Series Intelligent Seriesは自動化機能と自動化計測を組み合わせて循環器計測ワークフローを改善します。

: iDGD Dual Gate Doppler使用時に、左室拡張機能指標のひとつであるE/e’の計測を自動で行います。R-R Navigation機能との併用で、不整脈症例にも有用です。

: i2DTT 2Dトラッキング法による計測を自動で行うことが可能です。ROIの設定や解析の手間を省き大幅な検査時間の短縮が可能です。心不全で注目されているGlobal Longitudinal Strain(GLS)などの計測を簡便に行えます。

: Elastography※オプション ARIETTA 850 DeepInsightは独自の先進的アプリケーションで、一歩先の診断情報を迅速に提供します。

: 血流イメージングの視認性向上技術カラーモードにおいて、プローブ走査や体動により発生するノイズの特徴量を判別し、抑制するアルゴリズムを搭載しました。体動と血流が混在する領域においても血流の視認性が向上します。スクリーニング検査やミルキング時においてもストレスのない血流の観察が可能です。

: eScreening※オプション AI技術※を用いた画像認識技術により、Bモード画像内の周囲と輝度の特徴が異なる領域を強調表示します。リアルタイムに検出部位を表示することで乳房超音波検査におけるスクリーニングの負担軽減に貢献します。

※AI技術のひとつであるDeep Learningを用いて開発・設計したものです。実装後に自動的に装置の性能・精度は変化することはありません。