L’Innovazione del Deep Resolve per una Diagnosi Più Veloce e Precisa
La Risonanza Magnetica (RM) è fra le tecniche di imaging più utilizzate nella diagnostica medica, grazie alla sua capacità di fornire immagini ad alta risoluzione dei tessuti molli senza l’uso di radiazioni ionizzanti.
Tuttavia, uno degli ostacoli principali nella sua applicazione è rappresentato dal tempo di acquisizione delle immagini, che può essere lungo e complesso.
La velocità di acquisizione, la risoluzione dell’immagine e il rapporto segnale-rumore (SNR) sono tutti fattori strettamente interconnessi e, spesso, il miglioramento di uno di questi comporta un compromesso sugli altri.
Le limitazioni dei metodi tradizionali
Tradizionalmente, per accelerare la velocità di acquisizione in risonanza magnetica, si ricorreva a metodi che sacrificavano la qualità dell’immagine, aumentando il rumore o riducendo la risoluzione.
Nonostante il potenziale del Compressed Sensing (CS), che permette una significativa riduzione dei tempi di acquisizione, questo approccio richiede un elevato carico computazionale, rendendo i risultati più lenti da ottenere.
Il ruolo del Deep Learning nella RM
In risposta a queste sfide, è emersa una nuova tecnologia: il Deep Resolve.
Questa innovativa soluzione integra il deep learning direttamente nel processo di ricostruzione delle immagini della risonanza magnetica, risolvendo contemporaneamente i principali limiti della tecnologia tradizionale.
Con il Deep Resolve, infatti, è possibile ottenere immagini di qualità superiore grazie al sistema di Intelligenza Artificiale integrato, riducendo al minimo il rumore e accelerando significativamente il processo di acquisizione.
Una soluzione Intelligente per il Denoising e la Nitidezza
Il sistema Deep Resolve utilizza reti neurali per migliorare la qualità delle immagini, affrontando le variazioni di rumore che si verificano a causa della geometria delle bobine e delle tecniche di imaging parallelo.
Una delle principali innovazioni di questa tecnologia è l’utilizzo di “mappe di rumore” generate direttamente dai dati grezzi senza la necessità di tempi di acquisizione aggiuntivi.
Queste mappe permettono di eseguire un denoising più preciso, riducendo il rumore nelle aree più critiche dell’immagine, come quelle distanti dalle bobine di ricezione.
Inoltre, Deep Resolve migliora anche la nitidezza delle immagini acquisite.
Il Deep Resolve Sharp, una delle applicazioni di questa tecnologia, utilizza una rete neurale profonda per aumentare la definizione delle immagini, mantenendo intatto il contenuto informativo originale.
L’introduzione del Deep Resolve nella RM, dunque, si rivela un passo fondamentale verso una diagnostica più veloce, precisa e accessibile.
Questo sviluppo rappresenta una grande opportunità per la Clinica Sanatrix, che si impegna a offrire ai propri pazienti le migliori tecnologie diagnostiche disponibili, migliorando continuamente il servizio e l’esperienza del paziente.
