Schneller Scannen

Höhere Detailerkennbarkeit bei gleicher Untersuchungszeit: Axiale T2-gewichtete MRT Aufnahme des Schädels mit einer Aufnahmezeit von 2:48 Minuten

Bei MR-Untersuchungen hängen die Detailauflösung, die Scanzeit und das Signalzu-Rausch-Verhälnis unmittelbar zusammen. Mit der Advanced intelligent Clear-IQ Engine (AiCE) hat Canon eine KI-Lösung geschaffen, die in der Lage ist, bei gleicher Scanzeit das Rauschen zu reduzieren.

Aufnahme mit einer Auflösung von 0,9 × 0,9 mm und 4 mm Schichtdicke und konventioneller Bildfilterung

Aufnahme mit erhöhter Auflösung von 0,6 × 0,6 mm und 4 mm Schichtdicke und konventioneller Bildfilterung

Aufnahme mit erhöhter Auflösung von 0,6 × 0,6 mm und 4 mm Schichtdicke und Einsatz der AiCE-Technologie

Der typische MR-Workflow beginnt mit der Akquisition eines Rohdatensatzes, der anschließend zu einem MR-Bild rekonstruiert wird. Danach analysiert die Radiologin oder der Radiologe die MR Bilder und erstellt den Befundbericht. Während zahlreiche KI-Start-ups Lösungen entwickeln, um das MR-Bild automatisiert zu analysieren, um zu einem Befund zu kommen, setzt der Algorithmus von Canon eine Stufe weiter vorne an. Das unter der Bezeichnung AiCE bekannte Verfahren verwendet Deep-Learning-Reconstruction, um bereits anhand der Analyse der Rohdaten bessere Bilder zu erhalten.

Konkret wird der Algorithmus der AiCE-Technologie mit Hilfe einer Vielzahl von Bilddaten trainiert: Scans mit niedrigem Signal-zu-Rausch-Verhältnis und Scans mit hohem Signal-zu-RauschVerhältnis werden verglichen. Dadurch lernt das System bereits in den Rohdaten, zwischen Rauschen und Bildinformation zu unterscheiden. Die AiCETechnologie ist somit in der Lage, das Rauschen aus den Bildern mithilfe eines neuronalen Netzwerks zu eliminieren.

Weniger Bildrauschen bei gleicher Scanzeit

Verwendet man klassische Filtertechniken, um das Bildrauschen zu reduzieren, verschwindet technologiebedingt bei der Entfernung des Bildrauschens vom Gesamtbild auch immer ein Teil der relevanten Bildinformation. Im Gegensatz dazu setzt die AiCE-Technologie darauf, die Entfernung des Rauschanteils auf den Rohdatensatz anzuwenden, sodass die gesamte Bildinformation erhalten bleibt.

„Bei der MR-Bildgebung geht es darum, das Verhältnis zwischen Rauschanteil, Scan-time und Bildinformation zu optimieren. Mit AiCE ist es heute möglich, mehr Flexibilität in die MR-Bildgebung zu bringen. Wir haben eine höhere Auflösung, eine schnellere Bildgebung und können die Technik auf sämtliche Körperregionen anwenden“, erklärt Professor Reinhard Tomczak, weshalb er die AiCE-Technologie mit Deep-Learning-Reconstruction in der Praxis bereits gerne einsetzt. In der klinischen Anwendung geht es darum, Bilder mit hoher Auflösung und gutem Kontrast zu erstellen. Gleichzeitig möchten die Radiolog:innen gute Bilder bei kurzen Untersuchungszeiten bekommen, um den MR ökonomisch einsetzen zu können. „In der Vergangenheit war es so, dass für ein Signal mit geringem Rauschanteil lange Akquisitionszeiten erforderlich waren, beziehungsweise eine größere Anzahl von Akquisitionen durchführt werden mussten“, so Tomczak.

Die meisten Beschleunigungstechniken in der MR-Bildgebung setzen lediglich darauf, einzelne Schritte der Phasenkodierung zu reduzieren, wie das beispielsweise bei der Half-FourierAkquisition, dem Parallel-Imaging oder dem Compressed-Sensing der Fall ist. Im Gegensatz dazu verwendet AiCE intelligente mathematische Verfahren, um der physikalischen Limitation entgegen zu wirken. Das SNR-Verhältnis wird verbessert, ohne die Untersuchungszeit zu verlängern.

Das Compressed-Sensing-Verfahren nennt sich bei Canon Compressed Speeder. Bereits mit Compressed Speeder lässt sich die Scanzeit um annähernd ein Viertel reduzieren, aber das Gute daran ist, dass die sowohl anatomie- als auch orientierungsunabhängige Technologie mit AiCE kombiniert werden kann. „Im Vergleich zur normalen Bildgebung lässt sich mit Compressed Speeder die Akquisitionszeit von beispielsweise zwei Minuten 20 Sekunden bei einer Auflösung von 0,15×0,15mm und einer Schichtdicke von 3 mm auf 53 Sekunden reduzieren, gleichen Werte von Pixelgröße und Schichtdicke vorausgesetzt“, konkretisiert Professor Tomczak einen Anwendungsfall.

Kürzere Untersuchungszeiten

Tomczak verwendet in seiner Praxis in Bad Friedrichshall einen Canon Elan NX mit 1,5 Tesla und ist von der Bildqualität und der Funktionsweise von AiCE überzeugt: „Mit dem innovativen KI-Algorithmus der Advanced intelligent Clear-IQ-Engine bietet Canon den Anwender:innen die Möglichkeit, bei gleicher Scanzeit bessere Bilder mit geringerem Rauschanteil zu bekommen oder bei gleichem Rauschanteil die Scanzeit zu reduzieren.“

Die Installation und Integration von AiCE in seiner Praxis fand bereits Ende 2020 statt. Nach der Inbetriebnahme befassten sich erfahrene Canon-Techniker gemeinsam mit dem Praxis-Team damit, die voreingestellten Parameter zu optimieren, um das System vor Ort bestmöglich den lokalen Gegebenheiten anzupassen. „Den Algorithmus auf die Belange der Anwender:innen zu individualisieren, stellt eine wesentliche Vorraussetzung dar, um das System optimal in den klinischen Workflow zu integrieren. Wobei durch die Personalisierung das gewohnte Look-and-Feel der Bilder erhalten bleibt“, erklärt Prof. Tomczak

Rückblickend betrachtet stellt Prof. Reinhard Tomczak folgende Rechnung auf: „Ausgehend von einer täglichen Systemlaufzeit von 13 Stunden und einer durchschnittlichen Untersuchungsdauer – ohne AiCE – von 20 Minuten, liegt die theoretische Obergrenze des täglich Machbaren bei 39 Patient:innen“.

Professor Reinhard Tomczak, Zentrum für diagnostische und interventionelle Radiologie, Bad Friedrichshall

„Die automatisierte, KIbasierte Rauschunterdrückung der AiCETechnologie von Canon hat den Workflow in unserer Praxis deutlich beschleunigt. Bei gleicher Bildqualität konnten wir die Untersuchungszeiten verkürzen und schaffen jetzt täglich mehr Untersuchungen.“

Gelingt es, die Scanzeit von 15 Minuten, um etwa ein Drittel, auf zirca zehn Minuten zu reduzieren, kann man in den 780 Minuten von acht bis 19 Uhr theoretisch acht Patient:innen mehr behandeln. „Der neue digitale Workflow trägt dazu bei, die MR-Bildgebung in der Praxis in Bad Friedrichshall effizienter und produktiver zu gestalten“, ist sich Prof. Reinhard Tomczak sicher, „wer einmal mit AiCE gearbeitet hat, möchte nicht mehr darauf verzichten.“

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