SYNAPSE SAI viewer

検査を選択し画面にレイアウトするなど、繰り返し行う操作をよりシンプルに使いやすく進化しました。

１つのウィンドウ画面内で２Dと３D表示（VR、MIP、MPR）を組み合わせた読影が可能になりました。

マウスや視線の移動を極力減らすことで、効率的なレポーティングを支援します。

Deep Learning技術の活用で、臓器認識がレベルアップ。その結果、椎体番号を自動でラベリング表示する機能や、画像中から骨を除去することにより石灰化や血管の走行の視認性を高める機能で読影ワークフローを支援します。

• * 画像解析オプションは、別途画像解析サーバが必要です。

お客さまの声を反映し、さらに快適に使いやすく

Deep Learning 技術を活用した、画像解析機能

Deep Learning技術を用いたアプローチで、解剖学的な構造を把握・表示、臓器の認識を可能にします。異なる検査間で利用される位置合わせ機能、椎体・肋骨のラベリング、骨除去、骨経時サブトラクション機能、Virtual Thin Sliceなど、「SYNAPSE SAI viewer」の根幹技術として多様な機能の前処理に応用され、読影ワークフローを支援します。

脊椎の自動認識・位置合わせ技術により、骨濃度の差分を可視化し、骨の経時的変化の観察をサポートします。また脊椎番号も自動でラベル付けされるため、レポート入力の効率化を促進します。