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TC de ultra alta resolución duplica nitidez de imágenes

Por el equipo editorial de Medimaging en español
Actualizado el 21 May 2018
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Imagen: El tomógrafo computarizado de ultra alta resolución, Aquilion Precision (Fotografía cortesía de Canon Medical Systems).
Imagen: El tomógrafo computarizado de ultra alta resolución, Aquilion Precision (Fotografía cortesía de Canon Medical Systems).
El primer sistema de tomografía computarizada de resolución ultra alta del mundo (UHR CT) permite la observación de anatomías tan pequeñas como 150 micras.

El Aquilion Precision UHR TC de Canon Medical Systems (Ōtawara, Japón) cuenta con una resolución nunca vista en la tomografía computarizada, con un pequeño tubo focal en 0,4 x 0,5 mm y una matriz de reconstrucción de rutina de 1024 x 1024. Las capacidades de resolución ultra alta se combinan con 1.792 canales de detector eficientes en 160 filas que tienen solo 0,25 mm de grosor, mejoras importantes en eficiencia cuántica del contador de centelleo, un sistema nuevo de adquisición digital (DAS) y componentes de circuitos del detector y mejoras en el tubo, el pórtico y las tecnologías de reconstrucción.

Las nuevas aplicaciones UHR CT incluyen conjuntos de datos novedosos que aprovechan la inteligencia artificial (IA) y las técnicas de aprendizaje computacional y los algoritmos de análisis de texturas de imágenes para mejorar la estadificación, el tratamiento y la detección temprana de tumores. Un algoritmo computacional de reconstrucción iterativa basada en modelo (MBIR) reduce el ruido a la vez que mantiene la resolución. En el lado del paciente, la tecnología de precisión proporciona un mecanismo deslizante de dos pasos y una camilla rígida ultra alta con un mecanismo de accionamiento reforzado de precisión.

“Para poder entregar una TC de Resolución Ultra Alta a la práctica clínica, se requirió una reingeniería completa del proceso de fabricación del detector”, dijo Dominic Smith, director sénior de las unidades de negocio de TC, TEP/TC y RM. “Aquilion Precision representa no solo un avance en la tecnología de imágenes, sino un gran avance para los proveedores de atención médica que potencialmente pueden utilizar la mayor cantidad de datos precisos de este sistema para seguir investigando la inteligencia artificial y las técnicas de aprendizaje computacional”.



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