Quantra™ Technologie
Standardisierte Brustdichte-Analysen mit maschinellem Lernen am Behandlungsort.
Standardisieren Sie die Brustdichte-Analyse
Eine höhere Brustdichte geht bekanntlich mit einem höheren Brustkrebsrisiko einher.1 Eine präzise, objektive Analyse ist daher entscheidend. Die durch maschinelles Lernen unterstützte Software der Quantra Technologie analysiert sowohl 2D™- als auch Tomosynthese-Bilder in Bezug auf Verteilung und Textur des Parenchymgewebes. Sie teilt die Brüste entsprechend der Leitlinie der 5. Auflage des BI-RADS Atlas des American College of Radiation (ACR) nach ihrer Zusammensetzung in vier Brustdichte-Kategorien ein.2
Bessere Risikovorhersage
Neben dem Volumen können die Struktur und Textur des fibroglandulären Gewebes bei der Vorhersage des Brustkrebsrisikos eine ebenso wichtige Rolle spielen.3-5 Durch die Analyse und Einstufung der Brusttextur und -struktur der Patientin liefert unsere Technologie präzise Informationen, die Sie für eine konsistentere, zuverlässigere Bewertung und die zuverlässige Konzeption patientenspezifischer Vorsorgeuntersuchungen brauchen.
Objektive Beurteilung
Objektiver Machine-Learning-Algorithmus, der die Brustdichte-Kategorie auf Basis der Analyse von Textur und Muster des Brustgewebes zuordnet.
Standardisierung
Höherer Therapiestandard und standardisierte Befundung in der gesamten Radiologiepraxis.
Besserer Patientenpfad
Zeigt die Dichte auf der Bedienkonsole an, um Patientenmanagement-Protokolle für ein eventuelles ergänzendes Screening bereitzustellen.
Maximaler Zeitvorteil
Das Continuum of Care in der Brustgesundheit bietet integrierte Lösungen für klinische Sicherheit, Workflow-Effizienz und eine einfühlsame Patientenversorgung. Damit mehr Frauen länger gesünder sind.
Die Quantra-Technologie ist Teil der Lösung für Screening und Diagnose von Hologic.
Entwicklungsziel und klinische Leistung
Der objektive Algorithmus der Quantra-Software analysiert sowohl 2D- als auch Tomosynthese-Bilder und unterstützt Sie bei Ihrer Analyse durch:
- Unabhängigkeit von subjektiver visueller Beurteilung für eine konsistentere und zuverlässigere Einstufung.*
- Höheren Therapiestandard und standardisierte Befundung.
- Patientenmanagement-Protokolle für ergänzende Bildgebung.
Besuchen Sie unser virtuelles Krankenhaus
Sehen Sie sich unser Lösungsportfolio für die Brustgesundheit in 3D an. Nutzen Sie den maximalen Zeitvorteil entlang des gesamten Continuum of Care in der Brustgesundheit.
Integrierte KI-gestützte Softwarelösungen von Hologic
Unsere Produkte sind aufeinander abgestimmt und können gemäß Ihren Bedürfnissen personalisiert werden. Unser Paket aus integrierten zukunftssicheren KI-Lösungen ist dazu konzipiert, eine bessere Früherkennung und Diagnose von Brustkrebs, einen schnelleren Workflow und eine personalisierte Patientenversorgung mit automatischer Beurteilung der Brustdichte zu ermöglichen. Besprechen Sie Ihre klinischen Anforderungen mit unserem erfahrenen Team, um die beste Lösung für Sie zu finden.
Genius AI™ Detektionstechnologie für Brustkrebs
Ein Deep-Learning-Algorithmus, der Radiologen bei der Diagnose unterstützt und Brustkrebs auf Tomosynthese-Bildern erkennt, die mit Hologic Dimensions Mammography®-Systemen aufgenommen wurden. Er lokalisiert Läsionen, die wie Brustkrebs aussehen, indem er jedes Schnittbild eines Tomosynthese-Bildsatzes durchsucht. Verdächtige Bereiche werden zur Unterstützung der Befundung hervorgehoben.
3DQuorum™ Bildgebungstechnologie für schnellere Befundung
Die 3DQuorum-Technologie verwendet Genius AI™, KI-basierte Algorithmen, um aus den hochauflösenden 3D-Mammografiedaten 6-mm-Schichtaufnahmen, genannt SmartSlices, zu erzeugen. Diese verkürzen die Befundungszeit durch die Reduktion der zu befundenden Schnittbilder ohne Kompromisse bei Bildqualität, Sensitivität und Genauigkeit.6,7 Mit unserer bahnbrechenden Innovation ersparen Sie sich 1 Stunde Befundungszeit pro Tag.6,7**
Risikokategorien8
Höchste Risikokategorie: linke Brust D, rechte Brust D
Variable Risikokategorie: linke Brust C, rechte Brust B
Variable Risikokategorie: linke Brust A, rechte Brust B
Variable Risikokategorie: linke Brust C, rechte Brust D
Evidenz. Einblicke. Zusammenarbeit.
Unser Bildungsportal verbessert die Patientenversorgung durch hervorragende Schulungen, die Vermittlung klinischer und wissenschaftlicher Fakten sowie Partnerschaften mit den medizinischen Fachkreisen.
Einblicke
*Die Scores basieren auf den ACR BI-RADS-Kategorien nach den revidierten Leitlinien der 5. Auflage des vom American College of Radiology (ACR) herausgegebenen BI-RADS-Atlas. Dadurch werden Struktur und Textur im Vergleich zum Volumen bei der Dichtebestimmung berücksichtigt.
* Ausgehend von 8 Stunden Bildauswertungszeit pro Tag.
Rafferty EA, Durand MA, Conant EF, et al. Breast Cancer Screening Using Tomosynthesis and Digital Mammography in Dense and Nondense Breasts. JAMA. 2016 Apr 26;315(16):1784-6.
BI-RADS-Atlas des ACR, 5. Auflage. 2013, Abrufbar unter: https://www.acr.org/Clinical-Resources/Reporting-and-Data-Systems/Bi-Rads (abgerufen im:). Nov. 2019)
Zuley M, Guo B, Catullo V, et al. „Comparison of Two-dimensional Synthesized Mammograms versus Original Digital Mammograms Alone and in Combination with Tomosynthesis Images.“ Radiology. 2014 Jun;271(3):664-71. Epub 21. Jan. 2014
Durand M, Raghu M, Geisel J, et al. „Synthesized 2D Mammography + Tomosynthesis: Can We See Clearly?“ (beim Jahrestreffen der Radiological Society of North America vorgestelltes Paper, Chicago, IL, Dezember 2015).
Choi J, Han B, Ko E, et al. „Comparison with Two-Dimensional Synthetic Mammography Reconstructed from Digital Breast Tomosynthesis and Full Field Digital Mammography for the Detection of T1 Breast Cancer.“ European Radiology. Aug. 2016;26(8):2538-46. Epub Dez. 2015
Hologic Datenarchiv: DHM-08611 Rev 006.
Archivdaten: Klinischer Studienbericht CSR-00116, Rev 004.
Brustzusammensetzungskategorien gemäß ACR BI-RADS-Atlas.
Dokumente
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