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Subtle Medical获得 NIH SBIR 资助,以开发一种创新的人工智能 (AI) 驱动软件 SubtleIR™,该软件使用深度学习 (DL) 来减少辐射透视检查期间所需的剂量。新软件的开发与公司加快获得更快、更安全和更智能的医学成像的使命相一致。Subtle 继续扩展产品线,努力建立一个全面的解决方案生态系统,支持所有成像需求。
透视是图像引导干预的常用工具,仅在每年就进行 5000 万例手术。新软件将有可能减少手术室的辐射暴露,最大限度地降低患者和放射科工作人员患癌症的风险。
中心将能够在不牺牲图像临床质量的情况下提供更安全的低剂量透视检查
“获得这项 SBIR 资助将使我们能够满足对支持图像引导治疗和手术的新人工智能应用的需求。有了这项技术,医院和影像中心将能够在不牺牲临床质量的情况下提供更安全的低剂量透视检查。图像,”联合创始人兼首席执行官龚恩豪博士 说。“我们感谢 NIH 对开发这种新型 AI 产品的支持,并期待将其部署到临床环境中。”
Subtle 旨在增强以高达 83% 的低剂量水平获取的透视视频,并将其转换为具有全剂量质量的视频。这种转换将实时执行,这样外科医生可以毫不延迟地接收视频反馈,同时大大减少对患者和手术临床医生的辐射暴露。
此外,Subtle 旨在优化这些 DL 模型的处理速度,通过利用各种软件和硬件加速来实现实时应用,以实现超过 30 fps 的处理速率,从而实现视频捕捉和后续显示之间的无缝集成。近期关于 SubtleIR 技术的研究发表在 MICCAI 上,显示剂量减少了 4 倍,同时提供与正常剂量水平相当或更好的视频质量,并得到定量指标和外科医生审查的支持。
这是第二次获得 NIH SBIR 资助 Subtle Medical。第一个是SubtleGAD™,这是一种基于 AI 的软件,它使用深度学习来大幅降低对比增强医学成像检查期间所需的对比剂量。Subtle 最近宣布与拜耳合作,利用 SubtleGAD™ 技术探索潜在的造影剂新领域。
Subtle Medical 的 SubtleIR ™研究得到国立卫生研究院生物医学成像和生物工程研究所的支持,奖励编号为 R43EB031655。内容完全由作者负责,并不一定代表国立卫生研究院的官方观点。SubtleIR™ 是一种研究产品,受联邦法律限制为研究用途。