複雑なAVMを「治療する」か「治療しない」か、自信を持って判断する

 

動静脈奇形(AVM)、硬膜動静脈瘻、およびその他の奇形のきわめて複雑な病態を視覚化する能力は、患者を治療すべきか、モニターすべきかを判断するうえで非常に重要です。数十年にわたり、Neuro specialistsは、フィリップスの洗練された脳血管イメージングソリューションを利用して、AVM治療の確実な計画と治療の決定をサポートしてきました。現在、この分野では未破裂AVMの医学的モニタリングへとシフトが進んでいるため、フィリップスのイメージング機能が再び重要性を増しています。

主要製品

Azurion 7 B20/15

Azurion 7 B20/15

正面20インチ、側面15インチのフラットディテクターを搭載したバイプレーンシステム

低線量でかつ高画質を実現

Neuro suiteアプリケーションによるシンプルでスムーズはワークフローを実現

SmartCT

モニター上でのセッティングガイダンスにより、簡便な操作で3D血管画像、CTライクイメージを取得可能

数秒で再構成された3D画像はタッチスクリーンモジュールに自動表示され、操作可能

複雑な血管構造のAVM画像やデバイスを細部に至るまで可視化できる

高性能な3D可視化ツールと3D測定ツールで、簡単な制御と操作が可能

SmartCT Soft Tissueは、CTライクイメージング、軟部組織の微細な病変の特定に役立ちます。SmartCT Vasoは、高い空間分解能の画像を描出でき、ミリメートル以下の血管解剖学的構造や、デバイスの視覚化でき、適切な治療計画がたてられ、治療への信頼性が高まります。

SmartCT

    AVMのモニタリングと治療のための臨床ソリューション

    3DRA AVM

    複雑な血管構造を3Dで可視化

     

    SmartCT Angioは、数秒で3D再構成画像を表示させ、feeding arteries, draining veins , arterialized veins, nidus 、破裂、未破裂の評価を支援して意思決定をサポートします。3D画像は高い分解能で可視化され、重要な細部の視認性を高めるための自動体動補正機能を有しています。

    穿通枝レベルの視認性の向上

    SmartCT Vaso

    SmartCT Vasoはミリメートル以下の血管構造を可視化できることで視認性を高め、治療の信頼性を高めます。空間分解能を最大限に高めた3Dイメージング技術により脳血管構造に関する重要な情報を明らかにします。

    複雑な血管構造内も正確なナビゲーション

    複雑な血管構造のナビゲーション

    SmartCT Roadmapはライブ透視と3D画像をオーバレイし、ターゲットとなる血管や病変を強調することで迅速なカテーテルナビゲーションを支援します。血管のセグメント、アノテーションを付加させた再構成画像をオーバーレイすることもできます。

    液体塞栓物質とアーチファクトを区別

    グルーとサブトラクションエラー

    AVMを経時的にモニタリングする場合、サブトラクションアーチファクトが臨床情報のように見える場合があります。フィリップスのClarityIQリアルタイムオートピクセルシフトにより、誤解を招く可能性のある情報をユーザーの操作なしにリアルタイムで除去することができます。

    液体塞栓物質の方向と到達を確認

    病変境界CT Roadmap

    治療中、サブトラクションアーチファクトにより、液体塞栓剤の進行方向が不明瞭になる場合があります。ClarityIQでリアルタイムオートピクセルシフトを使用すると、液体塞栓剤の進行方向と到達を視覚化できます。

    最終結果と出血の可能性を確認

    脳動脈瘤

    SmartCT Soft Tissueは、術中に軟部組織をCTのように視覚化する撮影法です。AVM治療後に軟組織をCTのような画像で評価し、患者がカテーテルテーブルに乗ったまま最終結果と出血の可能性を確認することができます。

    新たに注入された液体塞栓物質を鮮明に映し出す

    Roadmap Pro Neuro

    Roadmap Pro Glueモードでは、すでに塞栓された血管がフィルタリングされ、注入している塞栓物質とその拡散方法に焦点をあてることができます。

    AVM治療のワークフローイノベーション


    Azurionは、オンコールスタッフが効率的かつ容易に作業できるように設計された多くのワークフローイノベーションを提供し、放射線量を管理し、患者に集中してAVMインターベンションを実施できるように設計されています。

    Azurion B20/12

    鮮明な画像を低線量で実現

    ClarityIQホイール

    ClarityIQテクノロジーは、ClarityIQを使用しないシステムと比較した場合、同等の画質を維持しながらDSAでの患者線量を75%削減します¹。リアルタイム体動補正により、頭蓋骨および体動アーチファクトが除去されます。これは、頭蓋骨の底部にデバイスを留置する際に重要です。

    X線を出さずにポジショニング

    ゼロ線量ポジショニング

    Zero dose positionningを使用すると、テーブルのパン、テーブルの高さの変更、ラストイメージホールドの画像を参照して対象領域を中心にポジショニングが行えるため、X線を出さずにセッティング可能です。

    テーブルサイドの操作による時間の短縮

    FlexVision Pro

    Flexvision Proは、患者情報、術前の診断画像の確認、手技のプランニングをテーブルサイドから直接アクセスして、完全コントロールでき、操作室への移動の無駄を削減することができます。

     

    ※FlexVision ProおよびタッチスクリーンモジュールProはAzurion 7専用であり、Azurion 3およびAzurion 5では使用できません。

    システムの合理化と標準化によるエラーの削減

    ProcedureCardsの画像

    ProcedureCardは、あらゆるケースにおけるシステム設定を標準化できます。どのような状況でも選択されたシステム設計により同じ品質の医療を患者に提供することが可能です。ある病院では、検査室での準備時間がProcedureCardによって12%短縮されました。²

    ヘッドレストを使用して体動アーチファクトを低減

    神経ヘッドレスト

    意識下鎮静で落ち着きのない患者を抑制し、手技中の体動アーチファクトを低減するために使用できます。

    脳血管インターベンションのさまざまな処置を見る

    • Ischemic stroke treatment

      Ischemic stroke treatment

      脳卒中治療の新たな課題の解決に向けて

      詳細
    • Cerebral Aneurysm treatment

      Cerebral Aneurysm treatment

      脳動脈瘤の治療に求められる明瞭な画像と効率的なナビゲーション

      詳細

    参考文献

     

    *『SmartCT Instructions for Use(SmartCT取扱説明書、英語版のみ)』に記載されているとおり。

     

    1. Söderman M, Holmin S, Andersson T, Palmgren C, Babic D, Hoornaert B. Image noise reduction algorithm for digital subtraction angiography: clinical results. Radiology. 2013 Nov;269(2):553-60. 線量軽減技術の適用の結果は、臨床タスク、患者の体格、部位および臨床診療によって異なります。インターベンショナルラジオロジー技師は、必要に応じて医師の補佐を得ながら、それぞれ特定の臨床タスクに対する適切な設定を決定する必要があります。結果は、20名の患者を対象とする単一施設のプロスペクティブ無作為化研究からのフレームあたりのDSA面積線量積に基づきます。ClarityIQ搭載Allura XperおよびClarityIQ非搭載Allura Xperに対するDSA実行は同一患者の全面および側面チャネルで取得され、形状、撮像視野、注入プロトコルは同じ条件です。画質は主観的評価に基いています(スコアは1~5、1=非常に悪い、5=非常によい。盲検化レビューは研究に携わった3名の放射線技師が行った)。
    2. シミュレーションスタディは世界中で60名を超えるユーザーを対象に行われ、2015年11月~2016年2月に実施されたユーザーテストで得られた結果。テストはUse-Lab GmbH(独立した客観的なユーザビリティテストのエンジニアリングコンサルティングおよびユーザーインタフェース設計会社)で計画、監督されました。テストには、米国を拠点とする31名の臨床医(16名の医師と15名の技術者)と欧州を拠点とする30名の臨床医(15名の医師と15名の技術者)が関わり、シミュレーションされたインターベンショナルラボ環境でAzurionを使用して処置を実行しました。

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