Advanced visualization workspace

MR Cardiac 解析は新しいユーザーインタフェースに刷新され、1 つの統合された viewer とシームレスな画像解析を提供する MR Cardiac Suite となりました。心機能解析では、LV と RV の両方の短軸画像の自動セグメンテーションが可能で、そのトレースは遅延造影解析や mapping 解析、Perfusion 解析に引き継ぐことができます。柔軟でわかりやすいレイアウトから、ユーザーは最小限のトレーニングでほとんどのタスクを完了できます¹。

循環器解析すべての結果を 1 か所にまとめ、ダッシュボード内で確認できます。ダッシュボードからいつでも解析を再確認することが可能です。

MR Caas 4D Flow²^,³は、MR 画像から 3D ボリュームを再構成し、心臓弁、心腔、血管などの循環器系構造における血流を心血管 MR 4D Flow イメージングに基づいて視覚化し、評価するための後処理ソフトウェアソリューションです。主な特長としては、わずか数クリックでの血流定量化解析、上行大動脈瘤などの主要血管の病変部の視覚化、自動バルブトラッキングによる心膜内解析により心臓弁での血流の視覚化などがあげられます。解析時間が短縮され、弁血流の定量化の信頼性が向上することが、最近示されました⁴。

MR Caas²^,³ Strain⁵は、拡張型心筋症（DCM）、肥大型心筋症（HCM）、収縮性心筋症（RCM）、心臓弁膜症のある患者の診断とモニタリングに役立ちます。主な特長としては、短軸および長軸のSSFP画像を使用して、Global Longitudinal Strain（GLS）、Global Circumferential Strain（GCS）、Global Radial Strain（GRS）などのグローバルストレインパラメータを提供できることや、心周期における心筋の短縮、肥厚、伸長といった心筋変形を描写できることなどがあげられます。

CT Comprehensive Cardiac Analysis は冠動脈枝の自動抽出と視覚化、および冠動脈セグメントの自動ラベリング機能が強化されました。主な特長として、AHA ガイドラインに準拠する 17 セグメントを一度で正確なセグメンテーション実施し、低線量 CT 撮影画像の最適化、および対角枝や中隔枝など 10 セグメント以上の自動ラベリング機能などがあげられます。

冠状動脈病変を 1 つのビューに統合し、アプリケーションに組み込まれた半自動の CAD-RADS ワークフローにより血管の自動抽出、血管径のトレース結果から狭窄率を表示し、疾患の重症度の決定と結果の伝達をサポートします。すべての解析結果を 1 つの画面に表示し、さまざまなレイアウトで解析結果を管理できます。マルチバッチオプションにより、選択したすべての冠状動脈の MPR 画像を一度に PACS またはその他の構成デバイスに保存できます。

Philips スペクトラル CT 用の後処理が可能です。主な特長は、ゼロクリックで行える自動セグメンテーションの結果とスペクトル結果のフュージョン、遅延造影相のみからの ECV 解析とカラーマップの作成、心臓解析用に最適化されたスペクトラル画像の視覚化、スペクトラル画像に基づく冠動脈枝の自動抽出と視覚化、およびスペクトラル表示環境の中での自動登録ワークフローなどがあげられます。これらに加えて臨床面の特長とワークフローに関する特長により、いつでも、インストール端末からスペクトラル画像の確認ができます。

Acute Stroke（超急性期脳梗塞）患者に対する CT Brain Perfusion の結果は、1 秒でも早く結果が出ることが求められます。Advanced visualization workspace では撮影が終わるとアプリケーションを起動せずバックグラウンドで解析し、血流マップとサマリーマップを PACS に自動転送できます。また、あらかじめ設定したメールアドレスに結果を自動送信することもでき、医師へ速やかな結果の共有可能です。⁶

CT、MR、PET-CT、Spectral CT に使用できる Multimodality tumor Tracking (MMTT) は経時的なデータを使用した治療判定に用いられる腫瘍の径などの情報を計測し、クライテリアに沿った結果を出力できます。モダリティの違いや MRI のシーケンスの違いで異なる腫瘍の信号強度差も、それぞれのモダリティの特性に応じた自動セグメンテーションにより自動計測できます。

CT COPD では、肺の自動セグメンテーションが改善され、調整可能なしきい値を 2つ使用して、低減衰領域を高度に定量化できるようになりました。肺体積のセグメンテーションアルゴリズムは、新型コロナウィルス感染症（COVID-19）関連のデータセットでトレーニングされており、難易度の高い病変にも対応できます。

解剖学的構造ごとに最適化された 20 以上の視覚化プロトコルを使用し、仮想光源と相互作用することで知覚を強化して、奥行きや主要な解剖学的構造間の関係をよりよく理解し、3D 画像を視覚化する方法を向上させます。この新しい革新的な技術は、対話型パフォーマンスと従来の VR 視覚化機能の可用性（クリッピングプレーンやバッチなど）を損なうことなく、教育およびコミュニケーションツールを推進します。

Multi-Modality Advanced Vessel Analysis（AVA）は、新しいユーザーインタフェースと簡素化された直感的なワークフローを提供しており⁷、臨床意思決定をサポートしながら解析作業を迅速に行えるように設計されています。また、一度に頭頚部骨が自動的に除去され、血管抽出能は以前よりも向上しており、少ない時間で処理が完了しレビューの準備が整います。難易度の高い血管の病態に対応する新しい血管編集ツールにより、1 クリックで簡単に修正でき、バッチ処理結果の保存の自動化などの特長があります。これらの機能はすべて、レポートまでの時間を短縮することを目的としています。