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Engenharia Biomédica

Além da Reconstrução Iterativa:
Deep Learning Denoising

Entenda como as Redes Neurais dissociam o ruído da anatomia.

O Motor de IA

Diferente dos filtros tradicionais, o ClariCT.AI foi treinado com pares de imagens reais.

  • 1
    DecomposiçãoSeparação matemática de sinal e ruído.
  • 2
    Subtração SeletivaA rede neural remove apenas o ruído.
  • 3
    ReconstruçãoImagem limpa enviada ao PACS.
Input (DICOM) High Noise
ClariPi Engine
Output (PACS) Clear Image

Evidência Clínica Comprovada

Resultados validados por pares nos principais jornais radiológicos do mundo.

AJR (American Journal of Roentgenology)

Ultra-Low-Dose CT do Tórax

Estudo comparativo mostrou que a IA manteve a detectabilidade de nódulos pulmonares mesmo com redução de 90% na dose.

Sensibilidade Preservada
Investigative Radiology

Redução de Contraste Renal

Avaliação do ClariACE em exames abdominais. Viabilidade de reduzir o volume de contraste em 50% mantendo o HU da aorta.

Seguro para Renais
European Radiology

Textura de Imagem (Noise)

Comparação quantitativa. O algoritmo atingiu pontuações de nitidez superiores aos métodos iterativos (IR) dos fabricantes.

Sem "Plastificação"

ClariPi vs. Tecnologias Legadas

Característica FBP (Convencional) Reconstrução Iterativa ClariPi Deep Learning
Redução de Ruído Baixa Média Alta (>90%)
Aparência da Imagem Granulada Artificial Natural
Compatibilidade Universal Limitada Universal