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[MEDICA] Drei vielversprechende Trends in der medizinischen Bildgebung

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Ein Großteil der auf der diesjährigen MEDICA 2022 präsentierten Technologie stammt aus dem Bereich Radiologie und medizinische Bildgebung. Das E-Magazin MedicalExpo hat sich mit Takashi Azuma, CTO des japanischen Unternehmens für Ultraschallbildgebung Lily MedTech, und Sophia Borowka, CEO des Schweizer Ultraschallgeräteunternehmens aiSon Technologies, getroffen, um einige der neuesten Trends und Technologien für radiologische Geräte zu besprechen, die auf der MEDICA 2022 ausgestellt werden Beide Unternehmen nehmen an der Veranstaltung teil.

1/ Ultraschall-Computertomographie

Viele Menschen sind mit gängigen medizinischen Bildgebungsverfahren wie der Röntgentomographie oder der Magnetresonanztomographie (MRT) vertraut. Die meisten Menschen sind auch mit dem B-Modus-Ultraschall (Graustufenbildgebung) vertraut, der typischerweise verwendet wird, um Bilder von wachsenden Föten zu erstellen.

Eine vielversprechende Alternative ist die Ultraschall-Computertomographie (USCT), bei der hochfrequente Schallwellen verwendet werden, die entlang eines 2D-Schnitts des menschlichen Körpers emittiert werden, um innere Organe und Knochen abzubilden. Die USCT ist kostengünstiger als die MRT und es ist keine ionisierende Strahlung beteiligt, wie dies bei der Röntgentomographie der Fall ist.

Takashi Azuma sagte:

„Die Ultraschallbildgebung hat in den letzten Jahren in Bezug auf Tragbarkeit und Benutzerfreundlichkeit erheblich zugenommen. Versuche, es in neuen Bereichen wie der Orthopädie einzusetzen, gehen nun über herkömmliche diagnostische Ziele hinaus.

Schwierigkeiten bei der Kontrolle der Genauigkeit der Ultraschallbildgebung wurden mit der Entwicklung der USCT gelöst, die eine berührungslose 3D-Bildgebung ermöglicht und den gesamten erforderlichen Bereich aufzeichnet. Derzeit bleibt Brustkrebs das primäre Angriffsziel, aber auch Gelenkbildgebung und neue Bereiche wie das Gehirn werden erforscht.

COCOLY, ein innovatives Bett-Ultraschalluntersuchungsgerät, das einen Ring-Ultraschallwandler zur Untersuchung auf Brustkrebs verwendet.  (Bildnachweis: Lily Medtech)
COCOLY Ultraschall-Untersuchungsgerät. (Bildnachweis: Lily Medtech)
COCOLY Ultraschall-Untersuchungsgerät.  (Bildnachweis: Lily Medtech)
Es verwendet einen Ring-Ultraschallwandler, um Brustkrebs zu erkennen.

Im Jahr 2021 wurde Lily Medtech eingeführt KOKOSein innovatives Bett-Ultraschalluntersuchungsgerät, das einen Ring-Ultraschallwandler zur Untersuchung auf Brustkrebs verwendet.

2/ Tragbarer Ultraschall

Ein weiterer bedeutender Trend in der Ultraschallbildgebung ist der Wechsel zu tragbaren Geräten, der durch technologische Fortschritte und den Übergang von der Krankenhausversorgung zur ambulanten Versorgung vorangetrieben wird. Heutzutage wächst der Markt für tragbare Ultraschallgeräte schnell, da die neueste Generation ultraportabler Geräte zunehmend von medizinischem Fachpersonal akzeptiert wird.

Sophia Borowka sagte:

„Dank intensiver Forschung und technologischer Fortschritte wird die von diesen Geräten gelieferte Bildqualität immer besser. Sogar oberflächliche Weichteilstrukturen, bei denen der Ultraschall die CT- und MRT-Bildgebung in Bezug auf Auflösung und Vorhersagekraft übertrumpfen kann, können mit speziellen tragbaren Ultraschallgeräten problemlos abgebildet werden.

Das erste adaptive Ultraschallkissen von aiSon Technologies.  (Bildnachweis: aiSon Technologies)
Das erste adaptive Ultraschallkissen von aiSon Technologies. (Bildnachweis: aiSon Technologies)
Mit aiSon Focus (links), ohne aiSon Focus (rechts).  (Bildnachweis: aiSon Technologies' erstes adaptives Ultraschallkissen. (Bildnachweis: aiSon Technologies)
Mit aiSon Focus (links), ohne aiSon Focus (rechts). (Bildnachweis: aiSon Technologies)

Mit der Weiterentwicklung der tragbaren Ultraschalltechnologie haben sich auch die Spreizkissen entwickelt. Durch Vergrößern des Abstands zwischen dem Ultraschallwandler und der Haut des Patienten ermöglichen solche Elektroden die Abbildung von oberflächlichen Läsionen, Läsionen unmittelbar unter der Haut, oberflächlichen Fremdkörpern und Brustläsionen. Sie hat hinzugefügt:

„aiSon Technologies hat jetzt das erste adaptive Ultraschallkissen entwickelt. Diese reduzieren den Druck, der auf die Haut des Patienten ausgeübt werden muss, und ermöglichen eine ungehinderte Sicht auf die höheren anatomischen Strukturen. Dies vermeidet Fehldiagnosen in der Rheumatologie und erleichtert die ultraschallgeführte Handchirurgie erheblich.

3/ CADe und CADx der neuen Generation

Die traditionelle computergestützte Erkennung (CAD) in der Mammographie ist nichts Neues – Computer werden seit den 1960er Jahren zur Verbesserung der Erkennung von mammographischen Anomalien eingesetzt.Jedoch hat CAD in letzter Zeit eine breitere Bedeutung erlangt, insbesondere im Zusammenhang mit dem erneuten Interesse an künstliche Intelligenz (IA).

In den letzten zehn Jahren wurden umfangreiche Forschungsarbeiten zum Thema Deep Learning durchgeführt. Dies wurde durch fortschrittliche Algorithmen ermöglicht, die auf schnelleren Computern, größeren Speicherkapazitäten und der Verfügbarkeit von Big Data basieren.

Computergestützte Erkennung.  (Bildnachweis: PR-innen)
Computergestützte Erkennung. (Bildnachweis: PR-innen)

Neue auf Deep Learning basierende Mammographieplattformen, die sich in mehreren wichtigen Punkten von herkömmlicher CAD unterscheiden, sollen die radiologische Genauigkeit deutlich verbessern. Zwei Komponenten sollten berücksichtigt werden: Computergestützte Erkennung (CADe), die sich auf die Erkennung konzentriert, und Computergestützte Diagnose (CADx), die sich auf die Klassifizierung konzentriert. Im Vergleich zu herkömmlichem CAD werden Systeme der nächsten Generation sowohl CADe als auch CADx bereitstellen, wodurch ein vollständig automatisierter End-to-End-Prozess bereitgestellt und maschinelles Lernen besser erleichtert wird.

Takashi Azuma sagte:

„Die Entwicklung der KI, die die Lücke zwischen den Fähigkeiten von Laien und Spezialisten schließt, hat viele bildgebende Verfahren beeinflusst und die Zahl der Zielkrankheiten erweitert.

In Zukunft hat KI das Potenzial, nicht nur aus Bildern von Patienten mit Läsionen zu lernen, sondern auch aus Bildern früherer Untersuchungen, wodurch Läsionen entdeckt werden können, die selbst geschulte Spezialisten nicht finden können.

In Kombination mit der Entwicklung von bildgeführten Flüssigbiopsien und minimalinvasiven Behandlungen verspricht KI, die Erkennung, Diagnose und Beseitigung von Krebs zu revolutionieren.

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