コンプライアンス文書 SwiftMR 情報セキュリティ要約 要約 情報セキュリティ準拠に関する文書では、AIRS MedicalのSwiftMR（深層学習を活用してMRI検査時間を短縮し画質を向上させるソリューション）におけるセキュリティ対策が説明されています。この文書では、SwiftMRのワークフローをクラウドベース環境とオンプレミス環境の両方で詳細に著し、暗号化、アクセス制御、および各種セキュリティ基準への準拠を通じてデータセキュリティを説明しています。主なセキュリティ対策には、データ転送時の暗号化、ネットワークアクセス制御、アプリケーションセキュリティ、および個人情報管理が含まれます。AIRS...

Clinical White Paper SwiftMRの臨床的意義と使用例 要約 このホワイトペーパーでは、SwiftMRで処理されたMR検査を標準条件検査と比較した。我々は12の解剖学的部位から184のMR検査ペアを分析し、様々な病態、スキャナーベンダー、およびフィールド強度を考慮した。6つのサブスペシャリティからなる18人の認定放射線科医が、解剖学的および病変の明瞭性、ならびにSNR、空間分解能、コントラストなどの画質要素について、これらの検査を評価した。93.7%の症例において、...

経済白書 SwiftMRの経済的価値について 要約 SwiftMR™は、AIを活用したMRI再構成ソフトウェアであり、画像診断施設に明確な経済的利益をもたらします。経済モデルに基づく試算では、SwiftMR™を導入した典型的な画像診断施設は、1年間で追加の$271,790の収益を創出でき、投資回収率（ROI）453%を達成し、回収期間は3ヶ月となることが示されました。この経済的利益は、主にSwiftMR™がスキャン時間を短縮し、患者...

査読付き論文 深層学習に基づく高分解能磁気共鳴血管造影（MRA）4D Time-Resolved Angiography with Interleaved Stochastic Trajectories（TWIST）MRAを用いた脳卒中迅速画像診断 要約 本研究では、急性期脳卒中画像診断におけるtime-resolved磁気共鳴血管造影（CE-MRA）において、SwiftMRを活用して画質向上と診断能向上を検証しました。具体的には、interleaved...

Technical Paper MR画像再構成のためのオールインワン・ディープラーニング・フレームワーク キー・イノベーション 「All-in-One Deep Learning Framework for MR Image Reconstruction」は、MRI技術における画期的な革新に焦点を当てている。このディープラーニングフレームワークは、すべての重要な機能を単一の包括的なソリューションに統合することで、これまでに開発されたモデルとは一線を画している。そうすることで、MR画像再構成のプロセスを合理化し、従来の手法を凌駕する高度なアプローチを提供する。 なぜこれが重要なのか オールインワンのディープラーニングフレームワークは、K空間サンプリングの様々な側面に対応し、多次元的に画質を向上させるように設計されている。このフレームワークは、異なるベンダー、フィールド強度、パルスシーケンス、造影重み付け、スキャンパラメータ、解剖学的領域にわたる幅広い互換性を保証する。その多様な適用範囲により、幅広いMRIアプリケーションに有効なツールとなり、MRイメージングの全体的な効率と精度を大幅に向上させる。 調査を読む オールインワン・ディープラーニング・フレームワークがMR画像再構成に与える影響と、その多次示エンハンスメント機能をより深く理解するために、研究の全容をご覧いただけます。 Jeong,...

Technical White Paper 多様なアプリケーションのためのSwiftMRプロトコルの最適化 AIRS Medical Inc.のSwiftMR™研究責任者であるGeunu Jeong医学博士によるホワイトペーパーではスキャン時間の増加やアーチファクトの発生なしにSNRと空間分解能を向上させ、MRIの質を高めるために設計されたディープラーニングに基づく技術であるSwiftMRが紹介されている。この包括的なホワイトペーパーは、主に多様なユーザーの要求を満たすためにSwiftMRのためにカスタマイズされたプロトコルを開発することに焦点を当てている。 文献をダウンロードする Please...

査読付き論文 深層学習に基づく画質向上技術を用いた神経イメージングにおける高速MRI 要約 本レビュー論文は、高速MRI神経イメージングにおける深層学習再構成（DLR）技術の多様な応用に関する既存の文献を検討しています。DLRが画質を維持または向上させながらスキャン時間を短縮するためにどのように活用されているか、包括的な概要を提供しています。著者は、さまざまな研究と技術的進歩を深く掘り下げ、神経イメージング分野におけるDLRの進展と現在の状態に関する詳細な分析を提示しています。 なぜこれが重要なのか ベンダー固有の技術とベンダー非依存の技術は、多様な臨床神経イメージイングのシナリオにおいて広く活用されており、DLRの広範な適用可能性と影響力を示しています。論文では、パーキンソン病、下垂体腺腫、多発性硬化症、変性性脊椎疾患など、さまざまな疾患の診断と経過コントロールにおけるDLRの成功事例が報告されています。このレビューでは、SwiftMRを当該分野で利用可能な技術の一つとして取り上げ、神経イメージングの実践を推進する役割を強調しています。これは、DLRが神経疾患の診断精度と効率を向上させる上で、ますます重要な役割を果たしていることを示しています。 調査を読む 本研究の全文をご参照いただくことで、深層学習再構成技術が高速MRI神経イメージングにおける多様な応用可能性と、スキャン時間短縮および画質向上に与える重要な影響について、より深くご理解いただけます。 Yoo,...

査読付き論文 深層学習に基づく画像再構成を用いたMRIの診断能向上：焦点性てんかんが疑われる患者における側頭葉てんかんの診断 要約 本研究では、SwiftMRを脳てんかんイメージングの画質向上に用いる実現可能性を検討しました。研究では、thin-slice脳MRIの画質と微細構造描出能を改善するためにSwiftMRを活用し、標準画像（SOC）の3mm...

査読付き論文 深層学習に基づく腰椎MRIの高速化のための再構成法：従来MRIとの前向き比較検討 要約 本研究では、三次医療機関において変性腰椎疾患のMRI検査の効率と画質向上にSwiftMRを応用する可能性を検討しました。標準画像（SOC）の腰椎MRIとSwiftMRを用いた高速化画像を比較した結果、診断能や画質を損なうことなく、検査時間を32%短縮することができました。SwiftMRで処理・改善された画像は、信号対雑音比（SNR）とコントラスト対雑音比（CNR）が著しく優れており、特にT1強調画像において、臨床現場におけるDLRの潜在的な可能性を強調しています。 なぜこれが重要なのか この技術的進歩は医療分野において極めて重要であり、MRI検査の所要時間を大幅に短縮しつつ、高画質なMRI画像の取得を可能にする方法を示しています。このような改善は、変性脊椎疾患の患者様が不随意運動や痛みのため再撮像を余儀なくされるケースが多いことから、患者体験の向上につながります。ご施設様の立場から見ると、検査時間の短縮はMRI施設の効率的な活用に直結します。この研究では、SwiftMRの統合が標準的となる有望な未来予想がなされ、長時間のスキャンを必要とせずに迅速かつ正確な診断が可能になる可能性があることを示唆しています。 調査を読む 本研究の方法、結果、および意義についての深い理解のため、本研究論文の全文が、腰椎のMRI検査におけるDLRの活用に関するメリットと影響について詳細な洞察を提供し、医療画像技術における重要な進展を遂げたことを示しています。 Yoo,...

レビュー論文 人工知能の活用による放射線医学における増加人口に対する公衆衛生について 結果 AI技術は、画像処理プロセスを向上させ、スキャン時間を短縮し、画質を改善することで、検査の効率性を高めることができます。SwiftMRの技術は、各MRIスキャナーの年間収益を$900,000増加させる可能性を秘めています。この増加は、スキャナーの効率性を向上させることで、同じ時間内でより多くのスキャンを実施可能にし、その結果、より高い収益を生み出すことで実現されます。 なぜこれが重要か SwiftMRのような技術は、MRIスキャナーの収益を増加させながら、待ち時間を短縮し、運営コストを削減を可能にします。MRIスキャナーの処理能力を倍増させることで、SwiftMRは患者が画像診断サービスにアクセスしやすくなるだけでなく、医療従事者の経営パフォーマンスを向上させます。 調査を読む SwiftMRがMRIの収益と業務効率に与える影響について、より深くご理解いただくために、本検討の全文をご参照ください。 Sim,...

査読付き論文 深層ニューラルネットワーク（DNN）に基づく再構成を用いた高速化膝磁気共鳴画像診断：前向き/複数読影者評価/複数ベンダー装置による検討 要約 本研究では���SwiftMRが膝のイメージングプロトコルの高速化に与える影響を評価しました。膝の痛みを有する45名の被験者を、3つの異なるベンダーのMRIスキャナーでスキャンした結果、従来のプロトコルのスキャン時間を、画質や診断精度を損なうことなく41%短縮できることが示されました。 なぜこれが重要なのか この研究結果は、SwiftMRが複数のMRIスキャナーベンダーのMRI検査を最適化する可能性を示しており、診断精度を損なうことなくより高速な画像取得を実現します。この技術的進歩は、患者の快適性とMRIの効率性を向上させ、医療画像技術における重要な進歩を意味しています。 調査を読む リンク記事で、SwiftMRがMRIの効率に与える影響と、今後の臨床応用への影響について、より深くご理解いただくため、詳細な研究内容をご参照ください。 Lee,...