Siemens Healthineers, Manyetik Rezonans Görüntülemeyi (MR) hızlandıran ve iyileştiren Yapay Zekâ (AI) destekli işlevler sunuyor. Çekim süresi, çözünürlük ve görüntü gürültüsü arasındaki denge, MR görüntülemenin kalitesini tanımlayan unsurlardır. Ancak, bunlardan birinin iyileştirilmesi, genellikle bir diğerinden ödün vermeyi gerektirir. Görüntü rekonstrüksiyonu için bir derin öğrenme çözümü olan Deep Resolve, bu ikilemi ortadan kaldırabilir. Deep Resolve, klinisyenlerin gürültü azaltmasını, aynı çözünürlüğü korumasını, hatta görüntü kalitesini artırmasını, bununla birlikte kayda değer ölçüde daha hızlı bir tarama süresi seçmesini sağlıyor. Deep Resolve, yalnızca alınan son diagnostik görüntüyü iyileştirmiyor, iyileştirmeye daha da erken bir aşamada başlıyor: Görüntünün yeniden yapılandırılmasının ilk adımlarından itibaren görüntüyü iyileştirmek üzere AI algoritmalarını kullanmak için tarayıcının ham verileriyle çalışıyor.
Çekim süresinin hızlanması, MR tarayıcılarında rahatsızlık hisseden hastalar, örneğin bu durumun çoğunlukla görüldüğü çocuklar için özellikle değerli bir imkân sunuyor. Deep Resolve, tüm mevcut ham verilerle görüntü oluşturmanın ilk adımına bağlanarak çekim sürelerini kısaltma konusunda büyük bir potansiyel taşıyor. Bu nedenle Deep Resolve algoritmaları, çözünürlüğü iki kat iyileştirirken, beyin MRI tarama sürelerini yüzde 70'e kadar hızlandırabiliyor. Siemens Healthineers'ın benzersiz Eş zamanlı Çoklu Kesit (SMS) teknolojisini dahil etmek ise çekim süresini daha da hızlandırarak yüzde 80’e kadar çıkabiliyor.
Siemens Healthineers Manyetik Rezonans Bölümü Başkanı Arthur Kaindl, Deep Resolve hakkında şu sözleri ifade etti: “Müşterilerimizin tarayıcılarını daha önce benzeri görülmemiş şekillerde kullanmalarını sağlıyoruz. 3 Tesla’lık bir MR sisteminde diz görüntüleme genellikle yaklaşık on dakika sürer. Deep Resolve algoritmalarını kullanarak, aynı görüntü kalitesi ve tanı değeriyle bu süreyi iki dakikanın altına indirdik.”
Almanya’daki Tübingen Üniversitesi Hastanesi’nde görev yapan Dr. Saif Afat ise şu açıklamada bulundu: “Deep Resolve’un klinik MR görüntüleme üzerindeki etkisini pek çok farklı alanda görmek gerçekten çok çarpıcı. Örnek olarak prostat görüntülemesini alalım: Geleneksel rekonstrüksiyon ile her üç oryantasyonda T2 TSE için 10:21 dakikadan Deep Resolve ile sadece 03:50 dakikaya ulaşıyoruz. Ayrıca görüntü kalitesi aynı hatta daha üstün oluyor. Benim için bu, klinik rutinimdeki yeni vazgeçilmez teknoloji olacak.”
Deep Resolve, vücudun belirli bir bölgesiyle sınırlı olmadığı için MR’ın kullanıldığı hemen hemen her tanı prosedüründe yardımcı olabilir. Birleştirilebilen farklı algoritmalardan oluşan Deep Resolve, hızlandırılmamış ve hızlandırılmış çekimlerin yanı sıra daha yüksek ve daha düşük çözünürlüklü görüntü çiftlerinden elde edilen veriler karşılaştırılarak binlerce seçilmiş veri çifti ile eğitildi. Sistem, yeniden yapılandırma süreci boyunca, görüntünün tanısal değerini ve kalitesini sağlamak için otomatik bir zorunlu veri tutarlılığı kontrolü gerçekleştiriyor. Teknoloji ilk olarak 2020’de tanıtıldı. Deep Resolve, MR portföyünün tamamını kapsayacak şekilde kullanıma sunulacak.
Deep Resolve, her çekim için ayrı gürültü haritaları kullanıyor. Bunlar, algoritmanın, son görüntüde gürültüden güçlü bir şekilde etkilenebilecek alanları belirlemesine ve görüntüdeki gürültüyü yüksek hassasiyetle gidermesine yardımcı oluyor. Sonuç olarak, aynı çekim süresinde gürültü büyük ölçüde azaltılmış bir görüntü oluşturulabiliyor.