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Cardiq Suite AW Advanced Visualization
Ein integriertes Paket von CT-Nachverarbeitungstools für die kardiale Bildgebung, entwickelt zur Automatisierung und Effizienzsteigerung im Arbeitsablauf.

Auf einen Blick

Konsistenz

>90% Übereinstimmung mit der CACS‑DRS-Klassifikationsgruppe1

Erkennung

>95% korrekte Identifikation von Koronararterienverkalkungen1

Markierung

>90% korrekt zugewiesene Koronararterien-Territorien1

Automatisiertes Kalzium-Scoring auf Basis von Deep Learning
  • Das Deep-Learning-Modell weist automatisch die Koronararterien-Territorien zu.
  • Es segmentiert Verkalkungen innerhalb dieser Territorien und liefert Gesamt- sowie territoriumsbezogene Scores.
  • Die Deep-Learning-Modelle wurden auf Grundlage vielfältiger klinischer Datensätze aus einer globalen Population entwickelt und trainiert – unter Einbeziehung verschiedener Scanner-Typen und Hersteller.
  • Fähigkeit zur Zuordnung von Verkalkungen zu einzelnen Koronararterienästen.
  • Fähigkeit zur Bewertung und Markierung von Verkalkungen in der Aorta und an Herzklappen.
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CCTA 2D-Auswertung
  • Einfacher Übergang vom Kalzium-Scoring zur CCTA-Auswertung durch den integrierten Workflow.
  • Laden von Mehrphasen-Daten zur Bewegungsanalyse der Herzkammern.
  • Schräg verlaufende Referenzlinien zur Darstellung der Arterienverläufe.
  • Einfacher Zugriff auf zusätzliche Darstellungsmodi (MIP, MiniP und Durchschnitt) für eine verbesserte Visualisierung.
  • Messwerkzeuge zur Distanzmessung und ROI-Erstellung.
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Referenzen
  1. Daten liegen intern vor.

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JB03433DE October 2025