コンプライアンス文書 SwiftMR 情報セキュリティ要約 Our summary In this white paper, we compared SwiftMR™-processed MR exams to the standard of care. We analyzed 184 MR exam pairs from 12 anatomical locations, considering various pathologies, scanner vendors, and field strengths....

Clinical White Paper SwiftMRの臨床的意義と使用例 Our summary In this white paper, we compared SwiftMR™-processed MR exams to the standard of care. We analyzed 184 MR exam pairs from 12 anatomical locations, considering various pathologies, scanner vendors, and...

経済白書 SwiftMRの経済的価値について Our summary SwiftMR™, an AI-powered MRI reconstruction software, offers clear economic benefits to imaging centers. In an economic model, we estimated that a typical imaging center using SwiftMR™ could generate an additional $271,790...

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 stochastic trajectoriesを用いたtimeresolved血管造影（4D-TWIST-MRA）の比較的低い信号対雑音比（SNR）と空間解像度について検討しました。520例の患者から得られたCE-MRA画像はSwiftMRで処理され、2名の認定放射線科医により、全体の画質、動脈瘤のサイズ測定、検出精度、および脳内主幹動脈閉塞（LVO）が疑われる患者における診断確信度が評価されました。結果、SwiftMR処理画像はいずれも、従来の画像と比較して優れた信号対雑音比（SNR）、全体的な画質、鮮明さ、血管の可視性を示しました。動脈瘤の評価においては、2つの追加の動脈瘤が検出され、平均動脈瘤サイズは、従来画像から得られたものよりも参照画像に近かったことが示されました。放射線科医の診断確信度は向上し、SwiftMR処理画像では意思決定時間が短縮されました。本研究は、SwiftMRが従来の臨床画像に遡及的に適用した場合でも、画質と診断性能を向上させることができることを示しています。...

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 About The whitepaper by Geunu Jeong, MD, Head of SwiftMR Research at AIRS Medical Inc., introduces SwiftMR™, a deep learning-based technology designed to enhance MRI quality by improving the signal-to-noise...

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...

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 MRIとSwiftMR処理された1.5mm画像と比較を行いました。結果、SwiftMRは正常な解剖学的構造の明瞭さと先鋭度、および微小なてんかん病変の検出精度を著しく向上させることが明らかになりました。さらに、この研究は、SwiftMR処理画像におけるこれらの病変の検出精度が、SOCと比較して著しく向上したことを指摘しています。これらの結果は、SwiftMRが画質向上に潜在的な可能性を有し、放射線科医がてんかんの診断をより正確に行う一助になりうる可能性を示しています。...

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。 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。...

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。...