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在剛剛結束的第26界中華放射學年會（CCR 2019）上，佳能醫(yī)療舉辦了“佳能人工智能和影像技術研討會”。會上佳能醫(yī)療發(fā)布了最新款超高端CT——Aquilion ONE GENESIS開拓者Ai-640 CT。人工智能技術的大規(guī)模應用，使該設備的臨床性能和科研潛能得到釋放。高端硬件與人工智能技術的結合，或許將成為CT設備下一階段發(fā)展的重要方向。

Aquilion ONE GENESIS 開拓者Ai-640 CT

發(fā)布儀式現場

2007年，佳能醫(yī)療（當時為東芝醫(yī)療）于全球首發(fā)16厘米寬體容積CT：Aquilion ONE，開啟了超高端CT時代。其后的十二年里，佳能醫(yī)療結合最新技術發(fā)展，不斷完善著Aquilion ONE CT平臺。到GENESIS發(fā)布前，Aquilion ONE ^PUREVISION CT以其0.275s轉速，640層單圈成像層數，新型一體化數字探測器等技術，成為超高端CT的代表性產品。

近些年隨著AI技術的興起，AI在醫(yī)學影像技術上的應用也越來越廣泛。而目前關于CT的AI應用，多數是用于圖像的后處理端，利用AI來加快CT的圖像后處理效率，但CT掃描及重建方面鮮有AI技術涉及。而此次佳能醫(yī)療新發(fā)布的Aquilion ONE GENESIS開拓者Ai-640 CT恰恰在CT成像全流程的AI應用上取得了突破。

Aquilion ONE GENESIS開拓者Ai-640 CT的AI應用覆蓋了CT成像的全流程，掃描、圖像重建、圖像預處理和圖像后處理四個方面均有涉及。

超高端CT的每次掃描，尤其是平掃增強等聯(lián)合掃描方案，會產生大量的圖像數據。以往醫(yī)生通過分別瀏覽各期圖像后，人工對比各期圖像差異進行診斷。復雜的讀片過程即降低了效率，增加了醫(yī)生的負荷，同時也無法進行準確的定量分析。

能譜檢查的出現，略微緩解了這一矛盾。但能譜檢查需要預設專用方案。如沒有在掃描時使用專用能譜方案，則無法在檢查后進行回顧性分析。同時，能譜檢查輻射劑量較高，缺乏標準化等一系列問題，使能譜成像這一方法至今無法進行大規(guī)模的臨床普及。

此次發(fā)布的開拓者Ai-640 CT，代表了佳能醫(yī)療對如何提升多期數據的定量對比，解決能譜成像無法普及應用這一問題的思考。其中關鍵，就在于人工智能的全流程應用。多期數據對比的關鍵是要解決不同時間點采集數據之間的配準問題，即掃描硬件的配準問題和生理運動的配準問題。

1.解決掃描硬件的配準差異——AI 感知掃描(AI Orbital scan)

這一AI掃描技術的引入，可以保證CT兩次或多次掃描的球管運行軌跡及床位完全一致，從而可以感知在多次掃描過程中掃描區(qū)域的各種細微變化，為后期進一步分析提供必要的數據基礎。

兩次掃描數據采集軌跡完全一致

2.解決臟器運動的配準差異——AI柔性配準（AI Deformable Registration）

臟器的運動，包括呼吸，搏動，蠕動等自主和非自主運動。臟器的運動方向是三維的，且臟器在運動過程中會伴隨著擠壓與變形。因此傳統(tǒng)的剛性配準算法，非剛性配準算法等，都無法實現精確的多時間點臟器配準。佳能開拓者Ai-640CT針對不同器官的特點，通過人工智能的自主學習，開發(fā)了一整套柔性配準技術，將以往單獨分析的數據整合起來，摒除各種位移（呼吸運動，器官變形，動脈搏動等）對圖像分析的影響，進行綜合分析，從而得到以往忽略掉的定量分析結果。

3.定量，高效與標準化的CT影像學新方案——AI柔性減影成像

通過AI感知掃描及AI柔性配準的前處理，開拓者Ai-640CT即可進行AI柔性減影成像。通過對兩期或多期數據的綜合比對分析，就可以在常規(guī)掃描中挖掘得到更多的圖像信息，并得到定量的分析結果，為臨床診斷提供更準確的影像證據。

骨智能柔性減影成像功能發(fā)現隱匿骨占位病灶

相比傳統(tǒng)成像方式，肺部柔性減影技術通過人工智能，對平掃數據和CT肺動脈血管掃描數據進行智能比對，解碼并識別各個器官（肺、氣管、肺動脈、肺靜脈、主動脈等）的空間位置，并在三維空間中進行體素級的柔性配準，從而極大提升了不同序列數據的空間位置的一致性。通過肺部柔性減影技術可得到肺強化碘圖，可以顯示出傳統(tǒng)CTPA圖像看不到的小栓塞病變，提高了栓塞檢出率，其結果甚至可與SPECT吻合。

肺智能柔性減影成像功能發(fā)現亞段肺栓塞

柔性成像功能為開拓者Ai-640CT的臨床應用帶來了很多顛覆式的拓展功能，如佳能獨有的能譜+灌注的多模態(tài)成像方案。

此次，佳能對能譜成像方案也進行了升級，結合了AI的柔性能譜技術從能譜技術的四個基本判別條件——輻射劑量，數據精度，覆蓋寬度和能量分離度著手，分別優(yōu)化了以上四種技術，實現了kV和mA的獨立切換。高低kV的切換保證了能量分離度；根據體位自動調整的mA有效降低了輻射劑量；16厘米容積探測器解決了覆蓋寬度的問題；單球管配合AI感知掃描技術與AI器官柔性配準算法，確保了數據精度。以此作為保障，佳能能譜+灌注的多模態(tài)成像方案僅需一次掃描即可同時獲得能譜數據和灌注數據。

佳能開拓者Ai-640CT開拓性地實現了全掃描流程的人工智能技術，通過AI技術，摒除了數據間因為各種人為因素導致的差異，讓以往只能獨立分析的多期相數據可以綜合起來進行比對分析，大大提高了影像檢查數據的利用率，并因此獲得了許多以往無法獲得的信息，即簡化了患者的檢查流程，也增強了醫(yī)生的診斷信心。由于該套方案是現有CT掃描方法的“AI升級版”，無需在掃描前選擇特定的掃描方案，因此更具備普適性，不產生額外的輻射劑量，和現有的診斷標準可進行“無縫對接”。因此，該方法具有相當廣闊的應用前景。

4. 意外之喜——世界首款深度學習重建系統(tǒng)：DLR-AiCE

電子產品的發(fā)布會有時會準備一些“彩蛋”，即未在會前公布的新技術或新產品。醫(yī)療行業(yè)的發(fā)布會一般中規(guī)中矩，沒想到此次發(fā)布會中，佳能醫(yī)療開行業(yè)之先河，帶來了醫(yī)療行業(yè)發(fā)布會的第一枚“彩蛋”：世界首款深度學習重建系統(tǒng)——DLR-AiCE。

DLR - AiCE是一款基于全模型域圖像進行深度學習的重建算法。我們都知道，深度學習的參照物很重要，參照物水平越高，則深度學習后的重建算法的質量越高。DLR-AiCE基于佳能已有的全模型域迭代算法進行訓練，降低偽影和噪聲的同時，還可提升密度分辨率和空間分辨率。

DLR-AiCE深度學習重建系統(tǒng)2018年3月獲得日本藥事批準，全球首家投入臨床使用，2019年獲得美國FDA批準，目前NMPA（原CFDA）已在申請中。

日本的民族性格嚴謹而務實，因此日本的企業(yè)素來比較低調。佳能收購東芝醫(yī)療的這幾年一直在臥薪嘗膽，沒想到接近年末，佳能醫(yī)療用一系列新產品，新技術的組合拳，給2019年的市場帶來了新的變化。佳能開拓者Ai-640CT的推出，將AI技術在CT中的應用更進一步，借助AI技術與影像技術的深度結合，充分發(fā)揮AI技術的應用場景，讓CT掃描更智能，影像數據更精準。