Clinical Evidence
Introduction to the Core Algorithm of SwiftMR™
The article, “All-in-One Deep Learning Framework for MR Image Reconstruction” highlights a groundbreaking innovation in MRI technology. This deep learning framework is distinguished from previously developed models by integrating all essential functions into a single, comprehensive solution. By doing so, it streamlines the process of MR image reconstruction, offering an advanced approach that surpasses traditional methods.
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。...
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。...
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。...
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。...
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。...
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。...
