Deep Resolve est une technologie de reconstruction de l'image qui fait appel à l'intelligence artificielle en utilisant les réseaux neuronaux convolutifs et le débruitage intelligent pour générer des images haute résolution à partir de données basse résolution. Elle permet d'accélérer les examens, pour accroître l’efficacité des flux de travail tout en améliorant le confort des patients. L'interface ouverte de Deep Resolve encouragera la collaboration et la co-création dans un environnement numérique sécurisé. En mobilisant la puissance de l’expérience et du savoir-faire collectifs, nous étendrons les avantages de l'IRM de pointe à de nouvelles populations de patients.
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Deep ResolveMobiliser la puissance des réseaux
Fonctionnalités et avantages
![Shaping next gen AI](https://marketing.webassets.siemens-healthineers.com/d6402e5031d365f6/c8877b3b4269/v/bcb16655fbe7/siemens-healthineers-mri-deep-resolve-illu_nextgen-ai_1920x1080_RGB.jpg)
Façonner l’intelligence artificielle de nouvelle génération
La reconstruction basée sur l'intelligence artificielle est la prochaine étape de l'avenir digital de l'imagerie par résonance magnétique. Avec Deep Resolve, l’IA est appliquée à la génération des images, pour simplifier et accélérer les flux de travail. Notre solution vise ainsi à améliorer la précision des diagnostics et répond à l'objectif de développer la médecine de précision grâce à la digitalisation. Nous nous appuyons sur une base solide de technologies médicales de pointe et de données sélectionnées provenant d'un réseau international et nous sommes le partenaire de confiance pour piloter de manière fiable et sécurisée la digitalisation des soins de santé.
Acquérir plus rapidement des images plus résolues
Grâce aux méthodes de deep learning et de débruitage intelligent, les technologies Deep Resolve Gain et Deep Resolve Sharp permettent d'acquérir plus rapidement des images plus résolues. Le réseau neuronal convolutif au cœur de Deep Resolve Sharp a été entraîné en comparant une grande quantité de données à haute et basse résolution. Dans le circuit de reconstruction, Deep Resolve Sharp génère une image haute résolution à partir de données basse résolution. L'intégration de données brutes dans le processus de reconstruction, en association avec le débruitage intelligent Deep Resolve Gain, permet d’obtenir des résultats cliniquement solides, avec des images plus résolues et un rapport S/B plus élevé.
Images
02Comparaison
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Des partenariats au service de l’innovation
L'innovation digitale dans le domaine de la santé nécessite une ouverture d’esprit et la capacité à envisager de nouvelles approches face aux défis. La solution Deep Resolve dispose d'une interface ouverte et conçue pour les développeurs, afin d’encourager la co-création et l'échange de connaissances avec les partenaires. Les protocoles de communication standardisés facilitent la participation au développement ainsi que la collaboration et la coopération pour l'innovation et la transposition en pratique clinique. En tant que leader technologique de confiance, nous jouons un rôle moteur dans la digitalisation de l'IRM en fournissant une plateforme d’innovation sécurisée et parée pour l’avenir.
![Partnering for innovation](https://marketing.webassets.siemens-healthineers.com/cf29285bfe66f7ee/546d81a41748/v/8d888e672f7c/siemens-healthineers-mri-deep-resolve-illu_partnering-for-innovation_1920x1080_RGB.jpg)
Usage clinique
Assurer l’efficacité de l’imagerie
La reconstruction de l’image par deep learning répond à plusieurs des défis majeurs auxquels les services d’IRM sont actuellement confrontés. Deep Resolve peut simplifier les procédures et améliorer la précision tout au long de la chaîne d'acquisition et de traitement de l'IRM afin d'améliorer le flux de travail et l'incidence du diagnostic. Découvrez les technologies Deep Resolve et apprenez-en davantage sur leurs applications cliniques.
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Les IRM de la gamme MAGNETOM sont des dispositifs médicaux
Classe IIa
CE, TÜV SÜD n° 0123
Fabricant : Siemens Healthcare GmbH, Allemagne
Veuillez lire attentivement le manuel d’utilisation de l’équipement