Omni Legend

Respuestas a la velocidad de visualización

GEHCOmniLegendPWPOverviewImage1v1

De un vistazo

]> KLUv/QBYvekCOh77nSmQRGTYDQCAjVkdOlhCqUUdw6UzIpONJsXPSFpK2n1epyUCAAAgJAIA8NIJ FAoWCnOmxeduIduHzUzRNWHm610pkfJZC3NAkgHtSybiTNU1sE3KGRw51fUmhxUBC2lk4Dk7VPpC 49PmmzQodneABEIP+lld9izzTa/R8iIURkSiGUW9s5oUxLwIRTv+5bx8CwGFVmG1v/CRVY4KR+OJ yLSc0wJJccAMqPySwhyTJGhD4ODh9rJuzTfAOYw5zQYvh3oDKdDuu+O54Kq3KqhQWkwKFR1mislH 8sgjFqEQUErOJ+UQgMmgJLROBiqQdLQqL18GPxnlm14ks7psUGXAIwG1PJyLQBDntMBIHFCR2CXJ ZcP5Er1J4Jr2hhfh9KOOwJ4U7XkbopzY2zztF0WFhAoXWVq+KJN5FPEPkHeABMLO8cDt51jEAzke uEFWKeKNq296emNwq+ttrZRPYjCo6AQ5B8c55gS3WcA64hxzPri7si41Tl2u6rIbeW1hdm5rnDWA KmLl12U57nW5UoXldaZ2ZFZN5LKXAN6YaH3F66ddBbCf3UWOObnOMafo5NjZPTnRpxLiBKwtzLao Z+ThRJ/KhANFn8oprms7ab2UVa7xj/UeiC+XXWEq3HJrrz1glj8Zrr2sHsNwvAZgYwo3gMW5Vpd9 rZQE/LniFuuPswrP3hZvuRh/sAA/m1mWrLZrgLX9ZLjmimH4gwWMsHiV4zYma6kt64vb1sd6D1b3 nd239ckAiN8YzLavzxW3Bsxa3IWx8ur6WO/BZmdX3W7LddVv1prZmfUexK1PNoO1q+udueDY/Ioq bHU/GQ5gddn2tbr698Jx2xoQqy7L+uTY24LfDxaw21l2rWvLitd2lmdv65Ph1+sVZ5eNdwBfDMOz 64thmMNqG68BWjD8tbMsr+6stq95lT8Zfl8x/FpbksffClNn7BfDYfnj1aXG5E+G4Xed2VgAsrzG MFyTP1hAy1Ld9ZNjV7y27RurrNld2T7O8RrAfVsfLICvs8t+s5d9vTH8zVo9AKdAfTwDogSKc62z +qIcax3gPtFHSsS+GIZ7OQ5otXBLXlu1JX+uuLW63lnr+mb31bJzgA8Wv58rbrFq8je7rxj2wQI+ 27Y+WED8yWYweG6xFO59uRjWm+HaVuWu+F3leA2wxm37thIyV21ZMCuTYa4arzAV/ljvAQhSRhTX ypq9YJ89u69FZltr/IFVk4B1lJZErXczu68lLYnelltJSyI3XjXvXDvTkigtiWZZ3cxvB+Rcqyt+ W2sInF02huM1wAu3KosL0Ig3f1nYGnMC1haevS0OZtvWGoCd1XYN/cYokr6X5C9H922torZdUZF7 kiPHzbkP5Zi1CFhdLmZWZxErsyX4HZXj7J3ndzK/1g3MZWMy66ql+bVuSk5yPyTH8tt8HOH3w60w tQZz1c1cg+eaZ3tutnBcalZjXSunIMHF5JXDlZhTwDrL3niWudVl27n2bpVtVY6dXZWL1xcncswZ m13sgIB3Ar8xqkpLou4T6yygMr/Wzed9k39+rZvai36+yq+XqG1X1Mdg7HpxXwCw8Xvp82vdkCX5 /f/i/Fo3vIt9NJI/jN+3tYRaKuzZn3VJk3QUx+5jMDakzjwMSY6XvIW559pSLfNr3fyw5aqzzFJg Luti43ST4Sxq25oFc8oS8TrLaoh759rJYc64fVvhx8KuUWZb1eVSYdHL6mx+YXltWdw6q+0rszBu rr2y1uvKuC1zLjaGcQNa7hqrsOyq8cyVmNN92VltazNW5uIVVmGuxJy7kz3sn7XGsJjjXPy2b0vl yu//F2e2ZVnqLGAdcWuAeJXX+MNxjjlXALCY82QS8E4CWNmSKi2JuP3txKmu8Qm/Mepa59bariIZ k+Da952AHOfdy2KVM0BtYZmlbO6PnKRgSKTwq97VXWQXQ1ZDHcuysXIxbIhf3Y1NkiRJdlZndb0t 1iWBnIJzrlh9WXN8Jrr7sjMrv58Ep9Jb6B21a2h22fezue5D5yfBteoaAjk+YNXI8yrL59qy1Dl+ YQEVcG6xlAT3YLiv61plrbflLKszr6JYDRDAIcdqgACO/pi9s1xrqWT3kHDbmQB1VilrC89U2RHg Ia9zjcXG86y6a+xq2VjrIc+raG1ZKhurAbg6qy51XmdqHJ8gPGCeXQzIlbVWDaDSG4NTrDPVXV2v 21hdr9vOBCQ4mMvGswjkFK5CYnW9nQ3HNCBW3ZedW6yDA1V6U2eVUrrciirsYZ9ldjP5bK3PtgHA xPqs87y26sflVh7ca6WA3PYAN5eJ4xzfQiZuby5upwo4Drc5FwDHuQNucxlubwNM3N5OExc9/7vk 4w/5Lr/NleIvyd9DUSzDHZJhKH4+9rDk5Sh+m/tiGZbhKIa8j2U4fnsLcXtTTRzfm4fbawvPWBG4 Mbh1pnZATpGa25r6WikFic3BuQG8rgbc5LUdMIvm+CwbjS/iFCusxkScy6298OxF15mtibh4dbns KzarH9O8umr7mV1W3cSqq7ZrAHYju9y1nXAxmcVuYq1ZDUAUvzPrqnAB2Lm1wnK8ttgYrMYwtm1V dI7POT5js/pxPe6nfd9R+74jLibX4gkXr/OsttZZHiBa2xY7x+pnJrPty5oNEMFvuwZwK7P4fa2U BKfg1lhtLQqYVb8Ep4C5bEuNR1yCU8yt9YDl4VwrANj4nVtrKbG9LxcD1944dVlYrf2oyM4Gc9nZ ZeOP+3ZUcG1eRbC3feOP1ps8u+ts9qIut6L1JuJ8e3NQVXfXeVZbSw85+bk4lmUvdy853+RHcn10 sXGqGn1vcN/3hsNlYWzsWWHqR48BrGzpu1aVy60EsM6qG69ze6pGjjn15kNuFDtH9s25cRw5t8sy 5EiRbHCOlS29I3eFParNubA7ZpgqgOrFqmZ3nd0XVbksbJ2oRi7H6wB1M6t1yLnWvvIamldYrI64 2lrm+FT9dnW9nBJz6o1zjrVVW6IVFqsbVdgx58y6pHhta6G9w1A0x+fqvh3OEcDKBljD0nPh9twO fYPrY2+07Oh/n3P/E/k6qy08W0cqjzllWazO4DdWpNyXZWFrqCDB7Uka0nrbnEOGuew8r6IVps4w qhFz6o1zrDBVJqk85tSb35xzjnhlzWodV8vWJqrOMSfnZnUWv5a1ZS2qjzn1FsDbtuuJU2d3hakc zlUHoJxDjt/2RWV5bb3xZ3bXWa31UuQ1xF603rrnuuc2tzmHgHcCc1mXW3snWm+e9CLnHCsAWFlW A7gqqvXGObneHZxzvYPcg59zrLNKcV9WAQsgf903BsDe9m25b+NtsQnOsbYzO9J6UyQ4BSuTA3gD AMCb4Qa43kyCc8SvReuNf/4TO+dwX1aO15KKxJxab/sLO6cIJeJ3VuNZrrUthuMc8Tura4xqvXH7 842V9brOhujT6ZN+gXnwctE006Rz04cFuelD6CKzOZtewYe+UpdBluhewqJSUBVOQVU4zDhVDDwK qsIrBl3jVDGYhNTKwnyAjQWloFMKKJSCRFyzzBKrExX7HlPFgObOagaKmYsAVVzIch01UpKuICI2 XycQGxMrIpRTp9Cgz0KGzi47ZFWLT4pQbwUzA828kKE1VpBFkw7paqky/CDqvPiBhSBXCASnsCB2 EKwLeI1vVYsPBIHS0Qmh5nIcE0MHQ7nxHxqiMLrM1/I6yUGM0Y0OYozuVGYqZabRGfiz0VUMSoxO BXIbnd5gch+Zky+ZwCKUnpDlDe86RSaheMwO2BEcWvxC0kiSC0OXJP1z+1lCaCDeuOko+KGvLbPS k+JkOjFkFv/Q1z59ClOsMv2EI0w4esJRM4AgTKZF/zRUag4sCPzlEfhrwyf4BJ/gU2qWTqgKR/Xs QVU+GuJVMim8t5S+pbeUmnojoaHNueCobDkXHJXJK2kxckWuCCRKTU9kqklWl42q1HWr1HWr1HXX VHrrQI5ITUIrDb6W4ZHMLNNppcHXMjyS0fDMLEPQ8EgNLg1ezvDIV8RicqorEJVE5JCYUz0RwRxU EhHMx5JT/aI32ZxNT29zZOYjhunxUb/AZHOOx9QVuRBEN5Sy1JWJzKaXyu/k5aSuVCZlpgfqqcvT m8WiWmomglrpUtOzeJhxqhhQUBWYcao0TnqrGFQYJxhFVVzGaVMKPr0tFgTEZxFLzgVPNE6F2eFj JkKeBOPg2lqmqsUdxENYCx5XrdPgJAYnxKrLAWNhdAIksYDq9FbIwOTYsVOCetIbqwTKdOiS2rDT KYxjeDEgWcR+h9Q+QhJQqhOI4wvpT3Ga7t+lBqeC6BEnlt0wsBBQilAWMrASsb/BDyknOgHZCzE9 vX2VptGhMtPrPi4Vo6spChLdyKVidCKDEqMbCFEYHX9oFp2qQTa6jcz0OtFBjNGNhlCim0GXtb8W VmZrT2fVNSAa43o7MZuU01QDpXcGGgcEjTqrXtAI2RNEHCYe3jyZdfIOhNOkix/62v9DX9t/6KuL mSYdPZkaJ9Okc1MJguiomHC8tt5iVaxKzVilt4TjtecCCKJ/CQcj4XhtvTUInHMI6uYQVA5B/TgE lUNQP4HTUKlJQ6FSc8BE2xBU7qUElSMYNMRr0xWzXxAGlUFDvDx8SksmRclUMmFQFY7SEK+9oCFe OzFhdE8mrxvivTEQ/BqPc8EXj3PBUS+T1/2W3tJbSkmm7XWcC67454KD/eAamUamtDRHJoXi2xqe 3hYJxeqyUa5S1z37pLNPas4+qSkyJVaXjcrvBFFYXTZCb74DOSIaWCO/k1CTIh3IoYEVEFLEa+C0 NDUnRfxBk3oNvOg0KeLnjyPiZT6tNPhahkfeUmp6GVq5cUaliOcOg+eRLTM7EAgOg/eZWVqa30xJ RN6QhkpNDxOzHEwWfKYkIijCmzEHGL0VZjnVMQeKzpVTFRXh2piDtDQbCs+SzRntKtOkX2Bpaept f6qN5mHwF5hCU0lEvAtBZpp0zzK9S7/AFrKBadJp5mx6nRESJBwvEw3x2qmrtB6QVOq69VYwyCCI PgmphUxJMOmpKy3NBAvCgl0pqzD6BWFQeepKTRBEn4TUmJTRQpCn4ENf29NbYsKgdZaumF4zqaW6 RU0wOBBER9RUmFJmehZaZ8FcbzIrNdOZoHKQNK9bIr8TT2+q1PRACqrCD5rUw4xtQCavu2JwmH1S 09Nb5fB91kLjtNHwiFcpoSqHLjVnxumgWKWNk+lV9NamMOP0fvtxLviJwF97obcCfEoloof3eOFx UeOAHBGP4gl1nxpnVBimx6iAOB7oMTuC6AXKGgP1NkHPBZ+E1JfD0BUzlVMVrjdKQVqaJlUfVpf9 IaWlifiYHkV+J3obYEFYUOuf2ZOQKhEd3sPH9EAhb3UpYHASg0tGrgRsTkJqW7OYXhc3XQ5Diwbq 6e2j2KDCh94cDEcBpHp413BJCzoVE6hDrqfQFVs3h9Hotew+sxDkUxjHekPVRFqhIA== hmYPAe/jq1psSBAE2vSxiZnCC+kLh4OrbKQEWW8rlcN6dEEEXRaC6RS+nYBexD7H03p4emt8IIhO iD8OEClXCOeCK1gQFixwBF4b/xV0AnFcM0HAjXBJDljQwqQCwhdMT29eFIIbFn3T8zTgBEVb3wT9 BCoElNHJQkA5jZGRBUXMoERzzRqhHazQSBKOn6l6RgQLgXr7vK8vObdL1WewasNnmIHSPYP49Cmk 8FUWcMMKtPutRgsQro0uGigoxAg9EoJIxLCInYt0NRL40NfWW0QGjbzLfyQcBgtIZV++Q2Ho3ckJ kZ7R22Flcc7KYYHCHLrDRsRyW9pkhj2j/wNketrAtMhmegNNekl2gT/zgWE00CuIg4Ia0FsHsvSA Rym5ogyL5CDw1z54sB6ppCFeMkngcriQF1aL4Hm8PKxNj7jepkVw6KeBGiP1tgotOolyYD6jiRBz RVImr3uk4qRYEMf1QKPeoSuIB8q54DG91fTqsmOlGQedHK/BgXT5okpd92i1vgS9XcgP5IhMHAdf 7jLvesbxdllqHBs6Ab1pUIfBrzohzIj9hoZHRMLl4c1oA/OJQnB3JkmO9cboBDD8NOmKAhXVeZEZ cnjlOIYcXHukyvAD7UBVi/XGEIXgPh2L1d6gLgkT0RfqhkBxIRWepRpVtZjmOLh2pZGSdHojNDpk ZsZWNunUeSIduw2MauvNk6VnBh90Gq2c2iTK4vqnA71hZJ5UKgUyUFVMDkUTGdiemZCqSgWRkIFL EAGJhaT9RgDWlHZawFqBYiKYiyglFAQFnfWiIShUot0o0Nv2olXjEQ9RqBMfSBw0jN7K1IKzKQYW l2wsiCpBwWbD47teCLLeFrwxbrYAgUWGqqAgYSdyIWXwSzROEUZh1ttpTKyIc6eE0oqRbvUUohxX pguiDH6WVMqy9ebps5BhhFkInV1a9ukUpusEoYh9vfGTiZAZm5gpNBg/sueQY0UngBC9wDElZfDT W2fUMABhLtJXORQhVikVp/TWpuMoTEkE4mMaHKn4DQ+ujZi/9gOElFSIQnBnegsVk+RHHOuNE24y iM1bSHeIw3q0A7YQ9AaajCwbdQrL14M0FESByLZsVMjAShi+VS3WG/waEPKBICA7dRle+AApx3rr DTUkslDSTEvFq1jmQZ8iklKx3mJiCOLyg2svHJ0QEngpKSdEIbg5FEUqNsmPOJY3rNWp1lOSI3c5 1NuhS02vRm78FxaoqDgmhiAd+Z2MMhO4WUoYx/LGAzeJovkS0oplcF2QifEIirK4xcDsgKVDIsYx rfj0AgcgSu8wSg6JyWsgnt7E1SSkwgIK2DxUWOeCHxgupdmm3/RgyungOhuiVflSPCmH3ix7BiWi koWAIuHMP12w7sHhaYmXk1PjrCa1LhLH6Kq6bHPliYRwmy6HtYFw9mJfBj/amhpj6Lwi+OdreZ3H xGF0X4EhEdrUDjZjE2pxBOXBnpQQyuI0kkEIFCiAsTgG5uKcrKvLNqPUOyeKtcnoTW8hSERvckFv 3qUiXytF52mQje5BAHmpgxijQyQIvE5vIIbYT88bfJ1TzjJb0+qs+kHj3XPiYXTAzio+eMtl4Fw0 UL2dQoiSZAXSXImsslIrEr1FPC1K7/Smaq3UCouCekcBPrwooHkU8SWZCdyIVcfoGHGs6C4mDqNz +bPRmf5sdCJLZ3TboMToHB0BRWf5vpbXaWSm120QYKPT2wamMTqBAmLRsXRGN/laXlcSdBSdOBOs HyQZHcyDR5BWp7/oVijR4yoEjjyZGE81/uBpnYvSa3vx2VrOQDxxRSt904M/YySO9aa3uEBbdIe5 t2TDbSDmrje9rSWKoUQyL3rT2ym+vBKaCVGSxAcLi0rmUcTr7UGzoCpccYKA24N8KF18epejN72J eO2nvUZWSr0ZIDNV1xvR11ud4oCIh0GUxN7p9OfsougELVH1Aipw8DFfeD+96U1veqssVCTTAMMW nd60DFt0evs4InEcuzoG0j5LREBCSNREZ0YswFASB4/RufqfYklJPp6JS5H3CSIjxo+CchGyCYrC MVgGJbvgX06UqdSmprsheBg4DOKK3hgtslJKLr0yEVEyKTTu/uXURGZQshFNBiqbVK1RBOaGgECn 0FlNJgLi5ZSI4uUsOZ+UY4RF0EWBqn8uAquOyRiEQO1SLV5vmZJ3z4eEM7ibqqGEAYMTrzFPc4gR HsxHRG8lSm8gR4TlQl5ovAp9FFUM9ZAsVK0eilAVvc3OS/ghZr2hDNDRqaKg3oGiVRwSg6HTPGV0 yiBpSkFRDJrHwXxEQImEbMKuFYcktHEUVJZZpjvUTI9QbvzXkVnKhLcUi8zOMJQTPGkSzn4ulZAs 85Dw1KyyDAh8H6UP6A1UWcCNpl7dxcQQJCaGIF6M4CKofAhVrWxCF9oY62qiUxaX6yMeKI1OvcUI WK8iFz4wUSCAxBREqgvJoBfFEFJGp942AjDPWbgwVJaYR1xVutGssmAgmpJkLcm78c8FdzmIHpGZ XrcbZKNjTBaKDrV0Rtf5Wp4iQeB1GZeK0VnC1uskCQKv6yDARtdDFMbohKFJCCaL5wkrlsFf8SWz X5iA0meZQHu9TSxmB7xcOgfvyjXPXoC+6flQ5ML1xjvf9LilceEWl9BODk6mSVdgUnAr0BTcJ+pc cMWi803PAwMJhCJtkuqNa77pRTSsv/fGdJ2yFXopjaYHajiJwTUexEwpRhPc8bi6bJIrAZuaTini M5WHwXsOBvvNJhZkfOhrpzoJoiPek+l5F4+GeCku3/S89WBFXGbVN70vMYM7EX7WHZ++6TVoKixa nCDgKKJgdBdHzesyCLDRJQg6CoXFHzwktEm53sCOhCbhwBKQ5HXBGPwtpfiZegod0HMJtXjpbPUT XI3yDO6SJmtVDpo9+AQoNb2f+qZX2CbNGZoiApKRrF+U9jIjECveadI9bAa33rwMqsK/81zwr7C6 bLBgFtj0A8iUlibiAOHCHAcBFaQ0CETTI1ff9C4WUsSzPsE3PZLTK5YQFiERTDqrqzIIalB54myQ 54LzlKDyjyQDd6tXl/1hLHBjBGqpfnIlYPPiCSZ9IYIgeqNEUDmDgqpwRmF12V+IBW69zb6Da6uM DWvlR9/04m7zkLCmlsJgUTDp5abL4YB7jk5YM8bQ1eNAOlEHhCRuEhg6gXsjC2Q78VjEGPpSGKwP 0pMT/3lOD44uuIc5gVvxGRTd8LmjiDd9wC275FTnLDnVd+gD7m/zAXetgfmAm/HPBffQTzmrl70o rC67k1Jw622elQbv/XPBtycFN7hJwR2TIIhu0LCkBp4kVRRWl61wpHrbG4lBLfVZzE0E0RkSAYdB hS8cjkTCtfWWSoQmuDmosugELkU8amBAc15MpYoHft+HMi7f9BgE/lpcvuktZPKauHzE5YOF1WXL qG82CqvLZqhMk26grDHwnyCIrilQqCyomUHlGMwlYalpBsUzGBjQnPLmnZ2kZNbl1/I6FMhtdGbL KjqDA9joPv5sdA+Z6XUZgtpIdKYBDsNUs6QWmFI3uMgTk0lMHwlNAusI5+SYLGvXG+sxMnsiKXTA +cOyuIYIHHzsIagcTLFx18BYCLLFQ1X4wWEzNiqo9YIQOYcyhGBEK4ThW9ViiqtdezMz0MwExyu9 UmtDoNDbI2bY2tN0BrqO6EpimoEUE4W8XREbkSvT51sSGRyiwYkAhixnF6JNEIpYC3JCLJvTQkCZ ZZPEurATISqxZ7+Ia9ebZUxxwM8jRpI8XAZFP10wBj8NDBL9c8ZIEkzB6f1803Othq1HI8vZuZxa txCgmA5YnkMZYnSrLSQ6YEkgaFnskElFHz1pH6ThY9KHRQcjSJUkr7Jz8VxcbAMx9zieQyG4E6Sq FpdcXosfL0qOwUocx6AEZ7X1hjD51Z59SLVfJgOD7SGwUltBYhDsRKkxsGsQg9Ju513ar5hM2iUW M9ql54h2bG09G/aabbaqg9nsRglK94Z9LfsEaSzb0TiobPCgUtmvjB15ejuFHgJeSTMf3nkA+brY xQDRnQuO6A4eSnex+hl5ogGSnxmBGZSwIfPzRuPpwSbPz5jfAUWKBkhiWYWfrbfOfHRODWgik5hk Au4JES064uoB9/utOBqGmLVYLUbyEIDgh74aH/raX8Lx2mAJgvgSDpPJ5GNVuhMOk0mxgvUmIUg4 XjQUDTVgYhFUFUrgrz3AQD8KqoKiiNeGT/AphU+pWdIbiKIkmaw3hUxe92I9+NCDa6MIr1Cp6+yj N5HIJDIdvtVlo7NPOvtovWk2TYp4DewgRTwC5Ih4ex5FfGZGKw1eb5lZJqHhmc9h8BoeyXyYg5ic 6pgDzEEMg8EcUBIR2fFyGKZkXlPTu1xkc75cYP0CWxn0VecGfVVzIWqqnoAp21f64UMhiCiyhqCI 8ASpzK/D26gHIYtabPAF02N8IIhu6BZSpbJLmg4ZupAEBVAqGlLVitIJdUH8CGgs+1MthJQibAsi CUXsx4cRIff/IRWdAOxjYRAkgkLqYQsBdQpTitBo4Cy2ZXOHSRGeClCHeSE/p1JBDkU6BBPRXRaU yaK3T+pFKKK3eiEjkRehiDJrgTKQAScol1FGkMuntB7ZpiEWn21Ka5xz8xFwTw8B4fS1GswB55mh xTsXYe2LT2LiTRw51R/yBlXhkxOBv04o6mUWF2NVasaqWOXRUGn3jQaBvxo01IBpIDEQIqgcpaFS VFo6lEqHAgpVQbwQL8RrO6XoYROdC95l8rq5TF43KJPXrVhd9uyjUKkrQqWuGlijSRHvOw2sUYAc EQ+k0SMp4kGOiEYDg7UMz8wynlYaahmemSVChyEzyyQcBu8zs1qGR2YIKty8NuZAZQqbxVPRWutt halwAG9M5tb4neU1hnErTIXXWeXWAKoM2+K1ZdV41GhsVGlJRFpsLzIsy7IkxT+GY0iK47i1xNJ/ Jec+/8g/fqPYfxdFMfxh6MMefv/DMNzk50c/7m/8xLKX4tf5NuP+97lxa3Hi5yLvY8jHLW7RfyHn xvB/H/LeyV+O5RiK4ujFT4bj5zkn7pLsfPxbDMX/7f55zv3we899WZYl79/uPBxDsizLcvPO8XLc 3HexLPn+Ou+i6P/o9y592cfeS9/HkUQ5zjneR1/ykJP8f17+kRTJXY7/j+FIjr1zP357k+UPxc// tzspiiE5inzvHfZv99852cex/ErScy52sY9fybfNhm6bzbmRc2VZluXm3Ofc334kw7BvG+578n// f/+e/GPIydKPfuxf55zISy+OYt+ciyK5O1l63/v+uvefd09ykiR7Hz/Ouf79J8tyiyH5Q3LkJSmW PCzDj3POi773cHdOdpH8Nuc6518kS5KPpO873B8nRT+Oot87DD8u8k+O4ediWYr765wL/96k2MWx d1HccGMfw5DcZVmWP/w6J/0Xx11uzv2yLPlYivzjnAx32HfoO/l7/zj3nIti32JJ+g== Mfw43za8kx/nG0puUfR89H9vX/qyj9/mW4vjW/ycl7vcH+cc9330e5fhx7nSk+UPy5D/He6v820z hpz0Yvh1vqH98+Io9rBz3sVyHD9PepHsnZPch6P/Qr5teue+7973/ss/ll8suRj6Xu5ts6F+7P/z cu+9wx+G/Xfex9GHvCS7GJaluMU9+tF3Uvzff1EMv923Vhn6/kWS83KH5Lc7t8s/ln78pVj6LfaP d46LfId/fzIsf/mVnPMlGYr9i76X23+8bxvO/68svz1+JOf2yL/dubD78Y8kOfrd+0dybiRJ78fS by72/+3OddHzcSQ5Kf4ufmLn/48jD8fx233bbP9JLvbew+21oduG+xvauf/71vrbpm8oN4493D7s nQx3F8Vx24ydG/vvnMi533cYdrJ37n+xl5sMv7GPo+hLsvPfw19+YvfhF3/Zy+3//3rnuu9e3Hzc NtwocuO4tcZOlv+PfNw2G0qGftwl/1/IjfyXo/ed5Jv8pfjHMRx/uL/P+T3+0Id73KUYhl+5bUSR +5wbR07k3CiKIjfybRZyI98o3H5trY5yf9uM3Li3FrfD8P+/xT36/jlH8vKLv4clyZG7/3Hk4rbh /oZyn3Oc+5wfx17+8XN7a3GlD0v+Nzdyzovk6MX++9/bZkPJLnLff1mWZRn+74t75OIndxnuvz/P +bKTPuQhWZK/HHcp+h76j9w2n28oxz33v9/i32TIxzEMv8+3Ftc9J3Kue27sfdxh5130YziGZO// fxuOe27kG8qNnhTHcHMj58ox7J305e6bh7uX24vjFz/fOXKHPhz/5r8My4/s24YbOfdLX3Zx3Hvv H35l32bcyDnuO7c53n84dpEkRVL8vJd+k+Uvt/clOYZiGIb72xzZR/GT4h47OXpxf5sbxTH8ZBd/ +Hu5x29vHm5vFI5v8sntvtUW23pyewvAxO3t5Pam0tuDNMenanMKruIcHAVD2nBM4ByfoEpvlZPb m7vhFJxLbKwNt7n9uc393zmyc64c43WAunG5FRXnmxkAudFJFAj05nK+qTe96U1vH/r/psuhCJHq ZL3JkoNrd7B/DUb3uv9m7KEcSHjxoN46B1eXvcEPbDBAD/wsQFSTEuSC2Bl6Y2wGg7G6bAaDwVgx 9Ma3YqX4GgqF3ryVAnxpaMSw+AxcBKhCb9zB8nHBopAqiCQUiFnlVXLqK5kmHeQYpFxvDApB5bzg cfCNB6rCE4XVZbdpgj0/JhP4CevWFsviTSMmgeBPZaJXIgbUq7AMhdzjWN6UCCdKkMh9IfmAu9aR Ij6Urp1veqADTnlMSUQ8vTU6Bin3OgtIasA9Jrj3K5ChbBRm8A/EmOCmhSASE9Yog2tW7mbwhOab Xuhw2JdvavDyGaT8o5UGL5HfyS6ZJh1lHhgu3HN8cL8SVIWHH9zfB7f8JfaeZ4cPgQU/ggzcsoEn M70fBWL07crkIs6gRG+fuFVMMpzJQCXxelIO2KPT7JBD8SUn8FV0TYvRSjxtgXO6BRoHnNOBlIcE IJ2Tw+MNPzhAg8QuF/HBrwQEDF50sNattz+bwU2WOBWLRUF6FPRUWllAYeqbXgjjHHznqW96iYGT 6e3UN73tURz8l/qmobQfEgNFyahoUSsS/AMZuPVmkFE8gUFf9U1A0FIRfNMTZ49KOPDK78TzA9/0 3gE+8E1PkWKZ3h4AB77pgSiI0hsDrTFC6eHIG5zArTc++qa3Py6CCmuoiU4YSZBKV8Nn/hPIBiRg uSj6BBV1GA1l82p9Tr0tYF87CT0kEUVvjL7pNcJGrLpsr7C67IJAwfQ8CdQCfdMjMZEWB0Hf9Dik 0eJ6m3AYjtHQAn3T+zwYi3tL48K3xHDhXyeEpVxvjA4rQVrQJimHoTC4jgYMvTVa3sZT51KhUcUQ jH0BLf9DP7jjAtOkIyAf3DCGoPLxg5sjvn/4GO1K5XIMThBwI0aZx1md6CUDlY+sUFoeLhmUEFxo R9SbKZSm0ErNVaCYVgsBpYZq0bSUvHsiDmQYr3ny659NuPZZqoYSmuTlgCKU/HplUtDicenQ4iVF FDh400N2+tkEh8CKp/gSjCvUT3iTMR4xMFC6LIP4ErmVvbWQsG7dghfulY21pxRYCAR1GklCSEGt RG8R14XSHWO6bhIZI0liA6x1jS2vyyU9NgYHcuPu5GYGQG+brrdNkr0QvelNb9/FpUC7z7iA68G6 0cVisVgsDOQOQlEQnQKlMKEUChNKoVBwPIV7ClkiymUnEhwvoReuzBFJnBIcL2HSGygrDR5x0hsB kQLBusCJ42nxWpd5xsZHOiB8qcvXKCaFzhNRa7HeEgmQxDNMnoIaSiRTBMBw1QloL3k7y/R6oTQp DgVy2HXlxn9dLQ0JKi84TeK4Ar6dKcHxCKsH3O/nmxZPXQxIFtzhYsmp7hFkC5qqkJnAvWEGKU+s HnCPk5miI1QWcOvti2YFGP/+Q3cKSXKfnSBdl+kEh472YdX0ilMTaYWQNUL7gEYgjtG15aqIIF7/ i1JmenrjK87JUtGb3vRWGRBZAc+iN1NkNxQFHYsmEBVHGMedygJulmJwQBqdqEUo4giV/qiUEyay WJaiTCGDZmZGMGED4xIAMCAcHpIKJ6NxGeMDFIADRT4oSkhKKjImKpOHY4FgFBAJohSGURwFQRSI MeaYOwMCyMJY4rmOwZ6oJnFFLqCZhVl1sL/fpSu42YUnUWGXKtLXpXX7o2rR0iUzwgHozURjD3g8 r1sJO4vATbVUBNczDCCEdl4wrvEDJYLp6DHVYizds0ukKjQSLiZXr7yPU5bxCLQWIVxLrwsAluDB m8IdUyzfQIy/NTkLILjC1m6OqhfbYIF02Zo77PLVBTua0+cpA2sYNaDcSSTKeEDu2CB6Q1Vxqp3f 4TiA3uzDLVGfuGYaHdnusbsStW9kr1uA/8o96Wcy7U6u60ntXGbGYUYKslqa8l/Wcrx9V4sEJTU1 EH+sxreeUwj1r8HC0VTQ2odoTtfSmNTLzXSVxq4GD6rPlXufg7KJF3bmkfwSQ/1u5y5jXJSY7yJW HPs0m1AxFGSHITr33L8olJLhRX8+mCb76F3sRfDOo3NgETGhILKHHSgY+P2cLlhOKxYuJjDOlKK8 CI1/vIO8nowZ1UJXNgmkufSI5lQCmYfoXBBvJj82GB48EIXBqDEwDQZdhDEkqCa+rrI7RB+d6oL5 qGFl7AmV0txGe0pS1CHBh6MsXmC5ePhmykLwQSkUy55Yy2B7NS3DaE48gTy/Yp3vnuC0VjANvUOh puYQO/fjqz/K8k/NB7NOmnpwjUcMhyH7CGqcnHoOFHluhaOq1MIOtwwyzmF68KysoyC5GMgi4z5Z 5+soRKR8WxyKZTkOiYlcOEo2Ig4Qs0RaNUELo+SXyfaWPzU+na7wB1/OWRGKnpihO1UAJtCDIEYh 8bSMmQcykiureHauCPAVquUb4yBRbGFf8NX1ggqONQJ3oAOZsb3mmiYe9jvmW5RtBNEv/j11NUe7 NT6bVz3xIjnG9vpAWVLbOuW0aT6N+cljvMScfoqtCgEciAAwI8QjN9SjahUi5LL57GiIQK4TZw1k OOSDfdKY2/tDvgUgk6stNLLGilixYDLQ0LHggsJsUB+RPadmwYb5YBjgM712p5fl9pBH67vEq+un 5FrDFGjJJyldrMVvw92QlhPcI0jsB4X76bWKkXiJEIRRarCkaIIAhZJbsznsx0qwvPEwjP9MkFV0 g/adFZqfJF4tm0pVah6cnD300eWmLyAQ2j0p1NT6Bh7W6IlcjRhRwmDesVl0N6tFkuHmYZKKVEa7 9b1zhOjSwnqRWluj5VJNr6J3BItoYdkja0GfcnkyigxRUD8dsGK96AZHoQTonYau0PL20MwhR8hu QZ8+N6i5tV4XT7O46xZ2vg+GOup2nr9ydas7ZViO1/dpal1BNCw9FbSAuPjyOsV6v7xMeGXCxg4K k1B39havWbrYlzR2Z3Nu6jBJP6kAx9NMP/uZt/tMP/gWoyzyvvajHejHfZnKpo63J5Ywr1Q5UizF p9srmWdW0xRLcs83TOliyf+ViC+KJXxz9yuN6bEUO1CF6qFwYwKTEGNpxRIQbVO/qGSkWMpPWfYr lSnFEl9MW68EpsdStTPd95Ug+1hqLVB+XwmnRCyVpysK8EozjaXQJO5WhQGel36GC8ckM4ocpB/S +4tth1dj2WNzEtSls9PatluBUeoCaPNj1CHw0NeJ6colVXMeCJJoqfyKfpRxDR+upWp4hWGPW4CT m/BlKDnOEEolztxn5D/DyvAWKfMQ/N3EH3SQcVm5Ph8a+A1WY6CAyMEZY7WsucMdyOJS/8lTD5cW J6QsC/8I0wtZsaTu3ya1GJCQVg42YCHbJzT+xDf/t5LecyyE/hpSY9A1FoyPaFcQuNRILhaiZxm3 cgyWIQYs5Prb/nsSJPxEYQl50Ae3hHEC4CURC083qOU6UYtWllsBMu6ObhA5QjQIqeOFsk4D36ng 0xgXrkr6floVm4g2MYUM1L9V/Ig/TtCURADK1+Pd59t24pOlxyNkNDJ4XML+KhzXN7WgdoRWwCEN y5Wqo9+8vi7LczN7a4bIGEREoB+GtB2tPLWmOMsVY7A363Nu2C0af2p0w8qxSvWJmzCMYlPjfOEo qRqcxQpa9YUoP4YSY4lI8bTVvxVV91tuMad+ynqqgBUb+yLmaU+ls9i9GQvCQUI5yKDfgKMW8dLD p037KSY1GYYtb/rp602q9Sx2a7qezcghZXj3E/rjFxu785MnPACuvveJ6WcGibHF4fB7hG0WcAb5 XvTUZBIIc8KWx4zqz7t7pz6uIUwARxJ+q6nAxqI/EyPUk68CfCBL0v4PT0k7spmHoJgrAwCjsntb QXFXMENd0XaQxok5s8fHuM/HYXOrIN080vQKhfRKmKE4ohMDfWKDiIaH4DSiwe4EsYia5RlnwIid Lu2rgmHBPciuoXQOxEradRKUmvEdVIb96rScKsaBFHF9ImYi+iAO1aGZAGOHe2JkuYJjPyCpvbjF G8hWW3+bV+DJ1gbEWTzJWQqo4jCmKsrqcWp+Z5gqpQ1/UhlSNzoOFJg7HfSlhYh4w5IhMbNZRuKW w8xViSptTDdKhWnQKXWonFIS5g4/xUxF09nKw47Cy+WZVU4bQAcJnFXAtJ51taN2bFILK+Fns/NX G4vlHknv05Ddv/Ebnqs6qI42xegBkoi99QT3KPMqTdQbol2rAo5MzAV3SSuPJutmp9FE07vkEX7V 9+DPDWXOxQJK+slMPUYQOj+AT+JxROiwfR8H9kGhyAnFEwwsQpYBMTOkxC6oLQ/0Wcd+pQEVAprP KjhduPUmu4Hk0HbM3Yuaz2PhUwUWepls/z0IXHP5xq3p2B920jmIal0jGYl1yyisVdH0yxBrkXPC NaWwZiNiLRuZGlFYcyKx/m7hhRXWUv/O1i3TNO2MRhm42Zy//XSBuxhlYupvcweJXA== DNAI3PXTmH3Q376Ty8wG7uf70OX87dzA/dtX1z5/+wJ3o/cP9y0kSVO4T9w7yKJ0wDxA2Cv3gk/u P1q5u18v7U9uDqByKyMyCE/uBlC5JYMDX57cqhmbMVdurU9lt0Ou3FMyud8MStWo/hbvfhAX0m0Q Ko9YLs7BlCsDDCDfwLNpRl7EVJ7sUpK4n0/DjdnmzDtE6eNwYgby4fjK5WxwmXDl5DaRuYds7WhJ 3F14OAYhcuH8lbMgyTkO/UwOGmBBpU/9BOCM4KvfYD/xHRJzMrTc5PiF+pmEzD6YzsBCKbVXg0tO RkmAzpAXiahj4jK+mKGM1yAsKCITNcFGxDYl9f5VqyhHkc2XNRMBNW0cZ5dCg0ZUzSPqmTqxPp3K DYrdBF4RVHCYjVZiYQ6pnokeLUOdyXPCsRnNTVSmMHM4+p6Ryc8Td00GO3DdmQqZiQXk/ENmdlUp sQqSgRh3ZsJtKr2PL0ghTrSEJmXJk5rPYW91tNCpOOM6yPSIEqMIVaG0quY1nhI3ADNBV48g8BvM tLmkR1GdPB7nF5renN3VocEksr1mj5qV2JYpGeHdpGgrC4xCV/EW9gV0hCngCCBLZdzF5dUufbPm KXQfbzMG4/aiAxqJMIRVEzdcSfZ3qyCVMxifTCLEb49WNd2GzM4Tjq4RCrDsT0uFC31dRIfNH0qJ +JKbZNq7iVngiai3ZgVblMKkZrVZiRgPoRneFfElpM5wuJGshgFZYSi+DZmA6jNJa+hX86Lzb158 3Zz3d9JG3DmsR09EUjdZ3yQ0qZ9+HpOC5TPsemeayLVkxVtBKwDmBzUw9oEUPQswaLZ1tReWEnLS MHhATBXSNUo1HQoKklHOzUdhmMYF2YijY2sbuq7j8bfGgRBXhE7R1+JKOpOZhiY/Nz0/k1Tho3n8 e6B6wbPuw+tMZ3yUtD1SNkILfxyMx00/o9TVjPtdTjowjlvZYgNWnkQPXxVpQbfKKY5eMAakmUp2 idSBniwPwKnS7HIAff5h1oSgRZaDSYC11yTmkm9LcL5yUnqKE/QkMvnMWIPmbMXweGJk0HNaytv5 2Ch2GTtMCLD+VN2ciQigNapBnk4McTZV6tCHmyUU1XHjb+5n2kDFUxn+FDg2yo0/RSMAxvEqPSzv CTbUUzGgZq9g9/56qPralrXnDnY9KNkj4M8zSHlfS1O9j0mf82uuK5+kt4npwgr6YToIjpeF6VYr Xby1B7v8W/2uMQGUJJVuVC9Pt9ovqmOjEq9LTfz3FOIJOi1NTuOFCrnZrLBzpThByjqq62V0rChf BTODt0Hpdpdn9NcbEm6s3YmiuQslq6QLfA4aufeNE9mwc1+GPO1jpW1GCUq8PX37HjJEiRKx2i76 NrzYCwxFOI/1zxbMrrbmdF3ksDdmP8qOc+Aobn7L+rfDldv1JYDbTE648qE6Hkv5wLdurmEwTOdQ W63eO4nwA2Ks8qEgwdTr5z8bXlPdImw9QkdRHYAow9RFckIVCw8VUFFJjFfRb9wyFuhKuxZlh5MP qTt4fnWGxjLp0BMQjrQXogA2WMjWJB3wBBMEso6BJcX9xut5ghnB/1+v89P0N7BvYlGANEEVQOCA Jeu72jBNjGRHQ6DeUhFYEFEdzvjkKmEX01Dk3oejDbh78cZO657k4vYsA82CIXbUiucyl5IM/XBs ZxsqIkFa3/8PCnYwz7nqW6FKn6fOlDvO3q9p/8+ZVXY/D5X1h2uoOWIiUfGyX7BwNRcmPyjep+KK CzBxomZg2qNOubSESt2Dn8pNQ4TKAs/uRNBXhLJJMuxveLaWt5wCGTM8r8hjIoAaMbyUyPPXnCp4 UH9SJfKyS5U1EJ5crFyrb1x/zbl/GTR2CpzJfqO68bWMVyKahhUHjGzxa4rZqcZiIMEfaM29RczX no4XkfXsx3YqmnFFUUsqmKlJdbNybc9YWBfiAlxdAxUwzex5fCs9Fh18GIS76F/wgkMGgs+yZ0ZG JM26b+Gn8WDck1vJ5/3TJp8n76/SwROnvbLUxc7O3lxmo2xEfSXwfSJDeN/gpxpqP/uYZjwPraJd OzF6zrwCPCS1s6pJ2iGtJ/onyq7/w5Jg8/2YuEd6QbYLSx9y5thIf9Dk08KFpsRp/7qQxTeb7s1/ 7uo1m5AkVqA5Ha9UE7EUK76CPAm8SLIwFdlaHJqtyST1JMVMCM2RmjtMx+hpxjdYaRQI0zZDbTsH dIWHM6DrFA8PQwH9YtPgYWIvyl2x2J6kO+i1c2B3QQYNTGiH6UygyZZmx1wTph5m1tN2/nhgBW3Q t8wcBJllenkffUDAbBdnwvYk4IyleEcMX4cN+f31o9SkBZvSKcESLZTZxOrBFMLxN3Y7EQWEbB4A 2iUkRXPnLWKz9tKwtZVOIoigGWIX8uHGEyGVXPBJmCKtOKpynKgi5ZDcR+rgp3eWe0R8nEN4UM/B AhG8/keyK7su6n5KQvBwysO9jGCI8h6ZRQ+VG06ZeXqDdlabpdNvJCMA+uMPRxDTnegw+hPWOkav pgksFcqK+NDjH4ROp6RwQxAV5aP01h8353OBeP5xxh9WOiZ1fX3WMCCzG2o8fXlfo1MeByDhL/V7 33JvWFo/e4Rg5ssS3gWqxMEvlrDh0+OqPjbWSennZVqT9YqSwX217hYV8nOUZyIgRLZflJU7i7wu Ehj5w1jAd9CaG4bgYVwrwf9NWLzij19ysu/MRkegFZfsjg9ohLqJuItutHxIpnNR3s8IUhKXCYYj 4FhHhaAszdUlk2Xmtb12ROWAJOb7k2Lwc0pvi5BKvio1h/xvj0TEpSysfh8EReeevR6DdiAr783f DFGBuXCw/PDJyYr5HqLkldjczl0bl3AOV++KUlPBvsa1QsSGKbc2AEQurD2cl/MtYxxdVNhCrcH3 rKF6xVPEnW5cBOJpbWPNRQmfGB5QUzjAiNAeAzoonsqwh4JtZ6tCLgKv7EFY8RRROqg4gYgnUoyJ oVqmhARK6uYPagDmbOgLRE6xExBCiifu+RZe+QKjJUJr1TNaAjiwSYU5BKEgkloQ2f/ht8vvNSXI aVUKBJKi92x39cZevcInb42HZHRIHJRE4+Iw6l+MOg5Y8WSFh18xnhTnh4CDxEJX3LI3MY/XlFbn jZ1E0qE2dx8d5ZNrn1q5S2ZhYrQU6n29F3odGZG8ziyWcwIQebTAeJ6YcjuqWn0r8MmPCchgKFpa ihTNcL6U0TSQd741Jw9L95NWW2+QgZkfLC6yvWWK8zS94g88ZqyDaCop9q0N9uH7tnCDsTyPaSXC 7xVXPmkWMCkBXgqmvJFmVYtFDgOJjM8k0EcAf7QzBpJtElnf6VYbyVMoF0mqwQ8ffDFmschh+4P4 HYqZx0vz6hzqpTGlckruipkSPI0mRon4REspxrVCRjhmPJnBNp6i17ym523BP55CGfSNyEkUD0g3 nZeTvPfK579rrFfYeMKodYVPQ0tfUiNSvFdqkxf+C0WbTwGBGeBaBmQ0npAGl88RjyftzFOpmo5E wWRnEQvdxxOKm+BZ383feIpOfcaEkA8DmEhr6CiLEWwkaxltr8BPCosRKluZravZ5Eq8PIbcZDYc 3S96/aG04bAryyV7h8DL+n9+xIdEOukqInRuCk2ok3dJwPZyTWIHjMIUtiKGovEVydq9MKJaUM8Q wN75JNH1mPXcwhFjkk9aNsVFOBTkUexswPNZQGdeFHHMofM2CsZip+FVwRu2yXC0NYwUxNr41Mu+ +xlVrr1F7BZPd/WauWpvNkIR3P/4iPmKCEpqZcCGGXnkT6Rh/tKygKRFSYn6a6I3iqKGDfG/U4vz Dzvk99u/btpIyTxwwEtXKqanG22PUuL/I7cbiKtrO2UONzHRSKVrIrg2bpy6Erfpj3ElTKMrHvqm hVNXjeTJv9BvuFdu+2UMZEZupp0UiBKIRtpO8OBxzQCD9/Mo6/r28K0ADU4EzxrE2lHxyUHTcQn1 2zeUMsgNYsMbMryl2kpwzC5tsyEzcg1AHvv5OliHd0kZKtPqY3jjPRV29tNEf2wPT8O8ZWnuPFX0 lDPi+Oc7bK9q79kfwDZgO8AfO33YOInW0U+Vg7yxdiVPVJCQ7hLX0w7Pe9e6Ar/5x3WF2uBrtE5L wNsiwLemXD9B/60rXRIrJRN6CzhHYsqyEzi2iOOkcNKWPTJgcr1T61Y4LcNNopiGqhRSVK3/X6Bt nUQDuARwiHqfJEl7YX+HSKwBmcMwjoFt8NrAj+9RFIafsxSy3Hvok0ZuYoGL3aQFCna/Yn2hEmAC LWDQQ2X95L50nKjQSKr3eiTYSyRhYX8oAGGN9kBdCakCN0ZlllsZUTnOZrReal68FsTOjBCX1Pso ak45LfO9Rikyavn4b2yfwbAUVNYYGcSIL3X/CuzG0TdPTgzlA7mlGo1ychozSs4id6u2GK3NGMsU EbOfJy2PF8Qt1eVsGHl5EzeqU/cAPZaXmbQNmTbQqLUM0fnqMQ3LbvQ/bZHWt6SZsRQSNdPwr64b X5kyN+HdWLzfuNZZT14F61+tevCyLaqc0bOIDxB+vItAGRJgh4HTvzHmYsUNSc1NyPIUxRT/Phty InKl4/6/HP+mJIVKGWSrf1NSoB/LrMWKQx5zk39BhJ+lqi7xrzLqX56VvS3eBogAMtW/dvmqYB0k NM7q30lgTwSKtAMoF/61AxJBzrhSBpP410JJFrRVPv1rsIySEQZGYTpKxKPp33Th7yuYItV/+vwI EdHsDPYaNXzyJofnpClU9PEvmwaHAtYuUv9yaCnKSWkZ65M4YIMPIUlJNHIW8G8qEko7+lfHKSsA 8S+H/UxQERzVomUohH/9S4SWjezb+hdHbzF5M1lI/5o1Y+Ag8e/b96lPfpI3oQ+mV6kJbgIr8G1B XLf0KnUxt0ioQjUtRHNVTSlJLZtitolVapHhJ/9plcYtfBFC8a7OqNTXjlm4mc+XlZIDV5o0U/Yn gBa31dRNe1dF2XEUKVxw5Uf/rf/JExSNHgAWjqNDe2JfSi3SXcBHyVDG05rWqwTF3BI5KIK/Vvba aP6usU9VF1LTG1BV1B+ZT21pNMcAkjRjiPZRvBJ2XojaGRj1UOkzM6bolSYSPFjMinnLyK7FDnsV Cpij0vdn/4RrkCIMkpHa+rOWYA5WgEr7IHuEfO3r7ieU0dHW9J8fDBWbdxmT72INhtPRoNjZzna5 K6e6vaNfLPcoWoalk2+U87F6l51K57e5cu6ONLPAPoBaM2cY+J0Hm+url6rBWm3PJKpeyMtOK0Re xLn3AdpUyH/IT2vabsSOrcKvxwgQzQ2GdF+qxJzG7rKfxa3B8CUVfJO6sKiQMsJ8Qv/iJVHh9emV OKI0uMacgkMXIPX1MDwQ0D4ZB6uXk7wNSqFgckOFTTa1ZbjIefCHCIKUoBChiZ6PLWVc8UeIg+8p uZ9LTxHkEC+Repsp5ecQemHoK/C0BEc85oc/LYUE1HuckGo7dkLHzGQG9WpNTKIdfA== 9+VejaiZPS1VVtTT8V5Qtc54sQJzqHdd5KVeTZv4gXqhDTd4l81vv1LA/pN6O5IFRnvPxRRuFLDw XFPLIq7R1oODNIi9vybmVHzN+yJCCGYLNVW9Yuzfeo6Dz5gkzweNjGDV+grDD5YstYkuMPUMVk+W 6gBoeLRczkYkGfSTbR8qQRUsA3aXTtrhRasFWQ+eP8q8x3lnjqsO5w8GQbpfd2nD9DKunqgXiJHF FurnjYywXsTSI1uwyBc7MBwshhD5ZRxycktYqvOe0glDFdPOjFE5jWv9DfVAptkFMFQxAH3u/Aj5 cscwvDUuBX1qDppipLjljUQohnR/6oTW8RmNGUpi7I7i5OSMPOQYXOfbQ9xAxeyOvV4fzXdjrpaj OT1VXjtxLD1bgbjiWxn3Qh3Nj5pAU1Y3CYJkNcIJvq7qpBaci06Ih4cqFeVhFMfuC84/jiVXGuWH 6s13EnIYvM0LxDBvM+ExF5nZozRqmSuA0xgAiN1MM1j4f2+rjpJMRZ50KwLCJWQVX+NyWyHc6Yky /y/LCxQOFpw/z6lTyZnqwSO96o11UIy3AM8n086rl1Z8FOsE9CvcQlP/1ZuH34HiqHrvyIiQntTt rnpt3cQZCKkxkWrVGwWbuaPPzvzE1Rv1CtwkNCA4UxtpqavUyAlwWm1eZZsr79U7/sBZ9erdGaty TULVG7bFTJJdHmJHYa5egvNnsA7ZnCQlpKA5uD86rkPVm1Lsll/bbLtSjULJWImmWZthjGAXUP+4 iFjiEvdDA3PAhqSo8nXT46hBAH4eLU3eqQXsBXy+bxO1c6LSqsYj2LkqLnFNfetlAtClCis+4hFv TUIVHnL2dQVFDZ8P3tZuLHN2u/8EDVCumtVJTjS6HmS/xR7kQl3m/UdYr3KTssgQVwP3hjjBHL3P m4b6L9+J9CnrkYktpMcmHatB0AvEnLHi8LDOM5gxTOpR3VtBzBw0NfkVjmFxI//B+wcbikw+lbiK 1hSJ4TIuwU3luLTpyzfsqLG6txAMz9NLzJxiM4tBZT94VQzAu/H0AgtfM3D09kxJ+t8sLi/Cmh7o ZvkuXd+Yi7ToJngzoW2wu2kG27QCDJFesUxwvaQqA6qoOxL/Ztn3Y0gSasTDE9PfO7oRjhhUT2z0 PMGYq3urRQ2+xsrRG2S9J9OjdxemsfKT0TIQMAg2pi/oA6omJBoqy7kPCpYvHSEh32Gds986F+9K MCCthkkQOE7l5dKPRWxQoJ0bL4gqzcT3yg/7wqfcDRcs3vVE4MYi7+654i/5+uME8+6G3SuSFRGf HNi2l4U/tY0vLVe/u56+V7X66nsXL913N9Hv6qgEm6FPlgwcOQuc/+5aBz+x2kvGu+vLFkT0ZY0X 7xKE20OGM97dNKm8iLGOlb37TWxLhrTqCD1BAdIG5et72N9OcBgpmT2ODRpSP/mibOiB17vn0x8l lCEFeQc3ON9WoopDv8Sr0UOee6ZHrLc2/LjCUzAPn/EHqQthfw/LviGqnAxLbIAj7pXTprZxktUG x4wG0jDU/Vg3s9gi23fZAXjUnHyLpLBFIjwPnHWPvmRdBnXym2O/8vm5tM5JVpfliS9XUFcCr2Tw 5jsDlkPmHW1ntUbAkoUzg5T1K5fDNGWELxeAPyDugZYoYooRNy53kmpUkAcVcNQX3nwYmuMYhhil O4b5skjBciMxZBsHIW30xh99TA4LTqpl7L1uqc0tQlV+4XJnWrUI6DbuSBuINFsseZkmwuWSKMSt kXme/4uZVu/RxJVrOVH/lpINRXtb3hZfIVECZb8HX+tlD3sW3W+88EspCW+SStNp+bh04fZ18YIP zE6mXYNLRDmlRS2kOiLNUUUmDCgP3EzouVLCxTceqnX1fXqnJEaa6nfXv5336OgKYtDiHkK9qoOl CaRvrK0uNKUt6oUP+xjFqDHo67BpPnr3jttToQguKthl+C/lql+RjNunPn48TlL8jt21IBoTI08j yKtwhOFXWjhF6+ax3AplZAzjvi947W3KP0oa+MgGhh7LeIOuC+tZenhk3QYqmAjxZccYja3CmcjC xl5uhlTcf+HUJl53RydZbQ4gkn4d3sr9dZuJHBHrgKmt1nawCyMZzMLb1HLI5pukoOLWTE+xHhGY BODBoOv17qUeHveuoTzEikRx7gMumWptrsuCrOhyUizHWuLgk5GxF13jqK4VhiqS9ujqicmUhfr1 6BoyhWj+o+iymPfodi3uWiURe3Sb+z7B3ySumdDvrTcVpE2jnLngPbo6mLJK4evt0U3My/SgK4zp 3TxOUKZrTKzHkUir72QVDlQJRXUzvQ7I8lq1ZWBZyZBOS/GspSNSsxDEM2O6KD6r8S8Qh4VG+4rd F0//GpGse1Rxx4ocICNWfBQn27+Oi8CN94ocjYb3Lo4UYaq5bVb/rX1A3M3OKL5r8pe7JUeIM00U uyznXW8S2ryvvgYRh7oZioTVrEi6aBfBlJjKvDTO96M4uC2Bjz0TeXaTOFuOJnGp0J/LG2lJ0OVw FcxgahTw2cXPaM1ZO6UAzPA82xdv/tvWc+NxSogyX8oYn83kyXlFm8ZFCF0JqviGVM7qDdLN9zC7 eaTwYn1ldHAmtEteakj8EgPj8s4wo52+QoEjjMONdBaalaTdChZUbdk/SRxKP1cf/SW4OjmdGXWe Xy64iU8gSBYqcm+SpSNRtzs9IHlVRCmLaLRt0gjFCcvQwcrCOdaCDY6hALpOXm3OEfyFnNKPK9ie t4qARHkdPVpgeQRVz5k4Ne/1CdMxRGii3c9+UBAe9Pf4M8wwoXGQvPeXgY6J6hyMJ7aa6RZ73jJN psV0X4yev0vgy4HH1agaTLd4/KS7dJvSZaYQsYTpHlMHIXnu/9ilnYyvEMh0VaBTOWeRf9wupatU wvLJdPXPt2EfkUq7iuk22P1xHbdbNR8yXfX6EmuZrqC50mZeysn1gz3xYCZ8rO/p7Waq/aTPmLbb UApzFZEPnHxlGNdW0Ai5R+9cwhMrwJWh6yLz43iAV4YIOIkD8d05/BliIHSU4yB5ViqU4+n4H0dp uDKwSj/nL/AC6mtmZzaja2W01dfjhsbg0biGVg6JujhBnGzUWxbigbeZBsamcHexqzLi+XK8jaS3 7RBXUmKg2MFW9yefiYc518jeLJPWKFRIvQMt+awONAz/8mSkNZ6BkNF+1hfUh+Qq+rs/TVOQ2HFX KNSlJMxhsihvXbTZwL6xaxrvXyxJrkFKMt3NIWO16U0ennZ8C/cCpjRps78ZCTsLVhxnArEQid8G dtEOouv/m0yHN0aM7Oppj8jwURrpI7BiKwByObmyS1tj967gWCBhwVAVuQd/5jvDZzRXzzmmmDqs V4DhQVLlSEbHVhhvXfYlh0AhqfALT+3Ke4puLTbbOihA2c6Ht7znfkiNLEpUDTNXQ4kLBXm6IHLb oUhgCAH0bkzDKeZYEUSVPX7CwHua2vBc2jNdGEqsEuKBxnecDPt9UKqwLAzwAkzUUiWp+OKpu2Kn DVG597cwWbCX8a5K3ecaDATFjQLnPRr+jLZLJd4lj6+Obqc8UvC+SyeW4ZwiIuoXCita1qNBO1MF tj/SZQfIqTes1jIFfhoLzRSeKrfXdLg5BvZRBr1MztgPBIp9TOy7gvohossJEpeViyDvfbgfWfxn Bt49zcWDeJdSdQPBpfakrpViO5qkDMqTd/EZIq6RP47F91wPDZPhMiRo61dndl2t1KexvKguejI4 NzYxyM5a45li3s1i3qdwL4ZpLd/jPudIW46G0WiwT7yQ+ViNLodPjACQ3ExVwQKaE43EQajGcgxB e6gyn3nuxEci5n2a+SjkvEHPZrbQd0t4tdCAEamsPfVU0Dw2Ap5y567jLWW+hlRjLKWQ0NILbuHZ +odCLdLdp8tzSBh5LK9XdzwPuAJHN7Tjv4a/dH4KZwd0BZAPWZhpa36UpszHjlu0vPubTWq2qC0h xvqYoeTQ8qiVjgImIq9uab7fkgC2vp+zpenNuCqJNinskeCPrBhtcrtrHxU5/mCQXH0p7Rn3K+JT 3mH/41JkwibA8PC7l6GS1T0XVzX5GqAjkl5l1Ts2HCuF5+9SsIs1ajSYERoLN0eB3aJEfdkoHUqx Y145JeXqgcOEnsQCu5PaQlZ/pldLt3uzbt+RGfEt3l35H5ZzYohiLePhha4v8sJiDUAmNc7OxnZ2 Z+G5/CT8062qpf3X5WcMSlM+GO6bDkUHriv65tqP3DEAemqvE4wuZbfHu4Dm1v+oQO4aliIjMZMV NC9kNTO1l1IgIpsanCWAa3Gzs8xAYQAvCS6XBOmdSFr8BKfQiTvs6bMPp0bOjrjlnFMcp17xESVY tU4yG/jjM3yt/9ewZjlor7lJaVoO+QIJbhrD8NcTojlAU4rDZK8QcCG7Vyi/LKa184AFX2ukvheD GrpMU0J1or3C1IYJahs+Fnh1MeBbgynhU/xuC0/VZAU/WYHQv/fiTu6rTd91+CdgD+jQHTBBeeV+ Ik6phx78KYbVxXKMmUac86e/IwQ7I/6xh0mrEcO+jDoeFtwpG9Hf5wk8nCgCmGQ2KCgbpY/47pFs 6IQKnMdn5cO68XCPaOFNbnwVmE57S8oFl1kgEWfri5fwHeMc1/F5OAvGZNLvuLmlxGILVlFsl+EX R3p0rvZmjT2oiLYMNKmOKdmldBE/HFabTJ5cRYD3QI+l69P92AQlt/3TN5Cib0R96f92edI+BQTD eMtgvqeMUEJLOq14kxRov7wGLcx35uUHp2h/ztW7Is+w2DCW6Fw928fRmHcz2cvXVNyPMQKHLh52 +Oe5kA/iARLnkZ7QGeqx7LQhOoyJmkZgoZ5cSdXoVu3syDqTgPAhAf6PXq8Rqrint0RHCepqTrn/ dFM3b1irJiLZrjfVyMcgAlEDXd2phv0Lz9XcTn19P6T7axY/L38mZ/XAzLYpw1ppToYaB1yGk0jj Fk7v6ovmAEO40b/bCe6GfFGL/jGEVdLfZb7sJEbyA1mSkRTiwQgupOP2hwd9TFE+AMRVALBGG2+/ rG+rbGchBVy5udo5U55IfXNpc7XmePe+gc68TfdJEdiPo/hRB5tv08A8zQWliiDv3wp4czs+vf7u rqR5OFosdOPs2gogDHE8CNex1xzG/T8Yu3xUAzKmwe6ZyryM31rAbvoIoJjNoPULP3xfO1on5awV Chym8sqU68IxMz+orjB7C1e/q2E7RaQQYxDSWT7WQTSsm7XK0U/eaVxsRnE5cv6UViWx/cyr7DSZ bHeqWV6p8B64fTYq3DgKH/Pgj6wu7PYjqJ3IYcG92uCnqej/yb0fkMlWOOKEGQzIYa2s/tbo4Ie9 M0wJTjRenWb0V/L1kzeNgJZE38JxKQsIf2FW6eDYvmWhrzfJHq0fPudeeknE5jjNs5maF3xHGZ15 hCfY/nMEA6HFfC7N9Gt10uRjN5/0Uobr+yKuAIyJ2lJ+wwNLeR6EYjC8cGpQrjm0Cg== kUJPsgV/xNt+a7ga6tpoNxGewZ2A75fRyizhqiB9BJh6mXlbqDWJHS3BFKUuua56IGtw3JDvdTmP 0QMbiN97JCQMJQr4iTaZ5SHzD+eBi9xLvBBkxJjCjMlFHiCsXL8aDHAXuniGfSB3vpQxMzTtBETq WJFcSji+YJQXwcGzwxrQzdP4FSrqZRWHkCPIq8nYfwKKhhjn/FdhDKZpiFiuLg5xZkiq68gqa2M3 L3BGttG+ZDIHTmlh6UWgg42FMdiv6VBCxNRAnROy3RFRyd7gdSiEAt7NrYaQ2unxbTtlNdFeRsMn eb8ALANNxxN/AZUiKhTeVMWZOhYY4hqfJlrYWZiOH/7POmoUW3o/uSPXTR099QFkZgJ2r8FOeS38 rKMmOme1MT72z26n2g3MRAGjNWBu3PWhCKjvw332wm8yHuBWS0w/1l9Ps5Lq+1iNkN2Ibw8AHJGM TwrHD2c15Q12hGkZXkNO6er6O8aFhBl2o/eHpJNvYoLSMZSZCTzQWyQz2q72f/Bar6KVEdXg5cQv u0R4ba/FhNcwebcI037F/pd12MAR0u+dKohxR8EAZUzlL0ofU3RsNHZBNDmKOVQ4Q0F1l/1NSR9W Yke2nGg6FVz9wPtoZL/g7Mni3rQIUqsCPBjFpXl4hbpnj5RhgBcpgDd4zflnwkKnIkcy1mUexk8p bg6E/ixTvaZkPiYTvY2Low2RZ9pIlrIIPAA/PoMp/+CGTVIXP4VBQmwJ2/PePvgvQMUe1uxbJI/W eGyhg8te7+lCY3g7yEuHGEgz3xb0rhAAYUBXKmNnpMWXlMp9uKww4KDrjKM+M5mXUuaX/doY7hvQ 728J5qEZjwmWGyKn+2BaEzQcI/raDQFeeRzWEDnlwhHuiiVPmUIYk9WJA3tvbiKkHL6dgiFICSG4 U6CLrXZGvzMldGBdsqN1T0JwMZmiUkrez3Lv3PnD+Cl2eofckBkjAZ9+DzAumlefHLMSXpvbfTis P+OuOeZQr/hRV75FuXHz+Yv+1gdnWk7Lc5bX/bNqWNBYVCE+mYZB1hfXD2gKx1vq970u40qHUyd7 IrbsstyVgMex3GRkE4v1xIeSso7jFIsyAX8iqyxuaowhcJ2owuntL5UY08HP18YrN5Xz4isEvv8P kvNFRH3rCHZAu/TIH2XzZUbp1r9kelT6DX6p0F5Rj1IrAW2HkuWG6+J8fwS5xJRlALS6rG9HwapR Qj878dAP09lpUtg+vzOTxx6vDbHmd/W7/diA7jdksDSA+TcoqD5NmhKOwEq8mlJziwQBU/9FV+M0 dh7eH+apMkJfw2SD2OF2E5mfmWOMYgWUxN/+/FTPVgEnWAjmGAZ6M6wFEwS+E17QDSvzPRNZN4Tg 1kiQMiWSdszibY550NSqasWuwUHLmkzaB0cW5f0yoqcxzNJfhdryMPfJbXvuxjZmLG7pbdStOto2 nFt59ku3c9WeulWR1fRlF+TXFNWFc6OshN42TDV5gid0PN1G/LKFb2v+Xge+FWp2VITSM8PvEuEm Dibj6dcD2iav3o3phKzGvmHsSaZ6t7DxFRjzUN3D7s8BOI6H4Wqtk8lvUALOwpWi7sjEFi4BwtXf oEkGiKaNpDJOwvg9fRQA6cw4udEfsKrob+ngNrw6jw9tTIckXcllRz3bqYr1KEHjvXoxpah5eI3w oqr2mvYNSI2cmAXrw+6lkWT9vZhNVj/VNxHdrhIszpqzfaje2UuTtYUnVfJnuD37mocezIq+TqUn yn7/hphnULpvZtwrbUJEu+d3KTOrwHD+2mVzgFndPc0F0Z9hCI/7Q96Kch21YsV0h0zjM78o+NBS SJN10auUOIroIGYXW7pF8vANkmZCpVq/WXop2mYQmoS2xg8b65Jmd4WMrnozFFUuCdxMDCIb1W0r FmwmreX9TvHkdt4bxlAjw15ntRMIAgZfxGRDT3VDVA7sQkQrY9neaw+/if8cXUQWjwoCGxZOcyIh +gVahGR1WuE9qOz3U8bbCTb5bmez9Ztb+tY8iz3xHUi1xPS+1rwAmMXze1RBzfF3nFsbsuEz+wqy QIrcjk+6UMJFfcw9V7n+ajifBMswLkMLhFwu8EetnZ4h24g4s0qTZdoYJdIeIKbiJXgtW6uVgmUe qeDwLAcMMJZLIbtsOAYQ30p7xl97NvUb0vIdN3Gzg/QWgWTkwEk0MC0AsPLzFILjXEamWo1oo0fg oaHGH1cHKfKqbF/10Qh5d05TcUlzzv8NB6WVqEBaTfZCZLnjG3S7DYTK+G+t34RGQ4kjrqDAhIdJ 58n+pgzAeDGiL8SFTWR6O0vS8mU5Iws96Fkq1gLwqspbXMEqMbu2NIIVjYGPPwy8woqjUrQUISaM cvMwaJS06+7cCCSCecQOormUW9MR9Gcd28LBlJLnjYyhIdEnA197a5Zcqo62bMtdHa/0xoAg1agy xEa3J0i9g6ITuHBfp55I7tdjmKyTWCHP72fAMw01E3CkaQumkmeRJWDiFbD/UsjZ1gIvkazMCaA0 oSJstaIFbae0LTbS1OPuGzEEo4OCMomeiSpcn3WDAbafmWt6EvmNywOKMr3gmKWdWQRxbJIHZDlr Hb46rum7X1SpSPayXt85YE/gWotbDgAmzZypx31P1zLxAlfYLeEbGr3EQNJo1DfOWSvp/ZaEH2Bo 9oUl2etFEGVeldU0LBREk9t9Ne6MnCc/T+60RRrKJLu41MuZe5gJ8N2bci4/jld+o3kAy2etJMs+ G1mpxzkAHej8WExVNVourZFOeyfbCbpKlaDPLW4hqLrImqQZQI5rmH8QL+tmKQ+DzZNAymOsIGZm xR042ScxQhNr8bHg2pRLo0UgIPmxZavWNldUvaIUH8acXImFed6rrAlEgPx/jrcUcnqyLHOmKEfi utyQjDch6dHWGYpQILEg8ej7XLFVH1UfRaiLwNjCAroyygMCZ+RJ4AKmhSjv8NEVotvlwl1jQj2O MSXWaak5Te6meFc7+EwDQS7Yp6WhAjjJ6Ce+phqmYRsgaC+JDARcKXG1k0di9VnHI7MPwm4ExgJ/ FUmh1p0IoI4yogJ7Ac8lH0NF7MNwkoYrmCP/PYOBCksvcjrnwK9t+G+S6GoWuv7ZFrNFJzOlAay7 6g8+kKwPTIHtw/DRBMIC6tDv0jqmMZmWoTZFheEqXM4mp6UZClIh6vs4OMFAcT5M+cJZQQ1eijqb Q+GZ35be7mrEMtpLhQ7TObVyyAdLg5O9Itbn43K3lktnisSnfk+f+qeuEBEE8RY/aoe6MF4Srcnl vvs1QbtgxUm8nmnzqJY3oXZRXWWgAENMF5R5dkByNT8lJnCFX7XdmNh0H56yhgVDBS69Ld5kGC7U 5BXWeL6KS43FqBOymHDMGWkqbEmfV3NcFf7kQGH6VRrb43oG1/fSYlZrs8YfMbECYQ3CywSLpw3d mFbsEhZML0ahxtinBNiZj0p0KStOAiWR6lTJRBt3dWYX0dELK4rb9McLMnbvwcISMuuXIC2EUcg6 oKhTQqjILNxOPrbpCCHi6LxpJylTqgNddAq8BgywP3ZnJ0J0yhUxEnuhyowFgH3tBJbutbBhv4Ri gnXUHrF7pc03QwNDj8lfO2t+E9VkjC+q1CYvbvRKBD0xomjolVlqUrHjF8mkvz8YaK+IZAMGplF/ jXnjhoAzeZUzD2l2XVI+DRnXNmBAm6AXTX6q9mDGzNYS2Rr6zGrKwpKxLc2bimnNQRC8xa1B3Ag4 nnecdgRDpL0EinvcV1m2TVH+MWKGTcqHl+kapTdkYFKfB8YuQcKJSSLyoK8PyoX4y/5M+H6A/pyr /TNAcjDhBYQ/jYPCHK2XMMhL4hK4m5Rmofw7HNlVwFGxbjSI2Zq3wBeYFfR1FWPAmOj2OMcttz4r rO366qjxaiWn1eh+GDf8tvxA00YvBMH464KRxDCDGqaE9e8P4t8qgGD/U1M8IcUuBLwoWBiZiKVY zqD3GW33Q/v4M8cCgtLMkidwYUFBMl2DSrXRcTRSjkXGWmCojEgKPxR70U7GjX2B3mDYP3c2jYIy e2v5Cv/KGLHptXEGcu1X1gQ2Di1SbQ2H31gWIFXDMyYacbGgjx4KkQQiWW/NvYFAvaRe4/hAuuNX ZAibBgc3eGiaydA/OE84VwCQJpevxWnxKXG8hF7QPs5FfXJJIjnyWpiE0uY1VXA/SB1ONDgfOs9g OMkPY/r062OUE0yv/ZlmbJe0WUiVJpoxJkRgg9OUirt2XgmbDx/XJuQeoXjNX57pT2hY5UONgulB CQsa6OOUhbTj345maeHg+fqwQA09UQKI9XyD+3W46Rm6Yvx31MER+D8WaAGAvYRVFiSBv9SvmV++ nykLuFvb5py8rQ78jj/Tp4MmaKLcMLRgXQiIT2Mm/fcPAH3pUZd+fX8eh8GbqD/+7dioSe2iI7L/ l1Y37Um3P+fCf2wCudeg4jl8GrAIXBWee3Y36qMH9xPYevEa7vj9SxUDjaAqWQiYATaMWutWvrlF jZEUJI5/FUjkjmUEf+t1gpX+yW+sfyZ65STcvjI=

Detecte lesiones pequeñas¹

Mejor que las plataformas digitales de gama alta1

Mayor sensibilidad²

Mayor sensibilidad por cm2 gracias a un nuevo detector digital

Exploración ultra rápida

Con flujo de trabajo mejorado y flexibilidad clínica multidimensional

El comienzo de una nueva era de PET/TC

Omni Legend es el primer sistema que presentamos en nuestra nueva plataforma Omni totalmente digital. Una mayor sensibilidad que no solo permite unos tiempos de exploración más rápidos y una actividad inyectada más baja, sino que también hace posible la detección de lesiones con comparable o mejor resultado que en las plataformas digitales de gama alta.1

Además de su excepcional diseño de detector, Omni Legend también brinda grandes mejoras en todo el proceso de exploración de PET/TC

Omni Legend incluye nuestra nueva tecnología Precision DL* a la vez que se distingue en la eficiencia operativa de PET/TC y la comodidad del paciente gracias a una colección de soluciones de flujo de trabajo intuitivas mejoradas mediante inteligencia artificial. Además, gracias a la óptima capacidad para adquirir imágenes teranósticas, trazadores de periodo de semidesintegración muy corto y protocolos dinámicos,3 le proporciona una mayor información clínica en más tipos de procedimientos que nunca. Omni Legend se ha concebido con todos estos componentes críticos en un sistema de PET/TC para ofrecer respuestas a la velocidad de visualización.

GEHCOmniLegendPWPNewPlatformImage1v1
Nueva plataforma
La única y futura plataforma de PET/TC

Como líder mundial en PET/TC, estamos innovando constantemente en nuevas formas para que esta tecnología que salva vidas sea más útil para más pacientes. Debido al panorama sanitario en continua evolución, ha llegado el momento de una plataforma de PET/TC completamente nueva concebida para superar tanto sus retos clínicos actuales como futuros. Lo llamamos Omni porque su potencial es ilimitado y creemos que es el futuro de la PET/TC. Cada componente de Omni es completamente nuevo. Su diseño se basa en décadas de liderazgo tecnológico y colaboraciones clínicas de larga duración con una amplia gama de mejoras innovadoras incorporadas en todos los aspectos de la experiencia de exploración.

GEHCOmniLegendPWPNewPlatformImage2v1

En los próximos 10 a 20 años, observamos dos grandes necesidades en PET/TC. La flexibilidad para explorar más allá de la FDG con nuevos marcadores emergentes que puedan facilitar la implantación de diferentes procedimientos, como procesos diagnósticos en la adquisición de imágenes teranósticas, además de la capacidad para adaptarse a volúmenes de pacientes cada vez mayores. Estas necesidades requieren niveles sin precedentes de flexibilidad y capacidad, lo que le permite determinar la dirección en la que debe crecer su clínica. Con el fin de conceder esa mayor libertad a su equipo tanto ahora como a largo plazo, hemos diseñado una plataforma de PET/TC teniendo en cuenta el futuro.

GEHCOmniLegendPWPNewPlatformImage3v1

Omni no solo cuenta con la innovadora tecnología de hoy, diseñada por el equipo que creó los sistemas más fiables del sector, sino que su diseño ampliable brinda a la plataforma una posición única para futuros desarrollos en el campo de la adquisición de imágenes mediante PET/TC. Entre sus prestaciones preparadas para el futuro se incluyen un diseño de plataforma multidireccional y actualizable que puede ampliarse en cada una de las dimensiones principales de la adquisición de imágenes de PET/TC, incluido el campo de visión axial, la tecnología de detector digital, el software, las funciones de TC y la adquisición de imágenes de nuevos marcadores.

GEHCOmniLegendPWPcompressed
GEHCOmniLegendPWPNewPlatformImage5v1

Sensibilidad ultra alta

Confianza en el diagnóstico y el tratamiento

Totalmente digital

Innovador diseño de detector
Procesamiento de imágenes de aprendizaje profundo*

Flujo de trabajo mejorado

Mejora de la experiencia del paciente

Plataforma única

Flexibilidad clínica multidimensional

GEHCOmniLegendPWPTechnologyImage1v1
Tecnología

Véalo todo. Con una imagen digital completamente nueva.

A medida que el PET/TC continúa creciendo en áreas clínicas fuera de la oncología, la necesidad de una solución de PET/TC donde la potencia y las posibilidades de detección digital sean más versátiles y accesibles adquiera cada vez mayor importancia.

Hemos construido Omni Legend desde cero para aprovechar la potencia de dBGO, un innovador material detector con un pequeño tamaño de cristal capaz de producir imágenes de alta resolución y una calidad de imagen excepcional. Esto crea una nueva categoría de tecnología de detectores que ofrece más del doble de sensibilidad que los escáneres digitales anteriores,4 lo que permite realizar exploraciones rápidas5 con una dosis más baja.6 El resultado final es un diseño extraordinario más accesible para más personas hoy en día y con un conjunto de detectores diseñado para futuras actualizaciones que permite una ampliación del campo de visión axial de hasta 128 cm.

GEHCOmniLegendPWPTechnologyImage2v1

Esto lo cambia todo

El material del detector en el núcleo del detector digital Omni lleva el PET/CT un paso más allá. Su alta densidad y potencia de frenado junto con una profundidad de cristal de 30 mm permiten lograr un aumento astronómico de la sensibilidad NEMA con hasta 46 cps/kBq en un campo de visión axial de 32 cm.4 Este extraordinario aumento de la sensibilidad va más allá de proporcionar una imagen de mayor calidad. Junto con una curva de NECR excepcionalmente alta, es lo que permite obtener imágenes excepcionales de trazadores con una alta tasa de recuento más allá de la FDG; y todo ello combinado con el potencial de aumentar el número de procedimientos que puede realizar su personal, incluidos otros procedimientos que no sean oncológicos, como la adquisición de imágenes cardiacas y neurológicas.

Tarjetas de función

Sensibilidad NEMA de hasta 46 cps/kBq⁴

GEHCOmniLegendPWPTechnologyImage4v1

cristal de 30 mm de profundidad con alta potencia de frenado

GEHCOmniLegendPWPTechnologyImage5v1
GEHCOmniLegendPWPSoftwareImage1v1disclaimer
Software
Mejore sus imágenes con un aprendizaje profundo

Los avances tecnológicos logrados por Omni Legend no se ven limitados por el hardware. Omni Legend es totalmente digital y está diseñado de forma exclusiva con la innovadora tecnología Precision DL*.

Más que una nueva técnica de procesamiento, Precision DL* se ha concebido con una sofisticada red neural profunda basada en miles de imágenes adquiridas con diferentes métodos de reconstrucción. El objetivo es proporcionar las ventajas más asociadas al tiempo de ejecución basado en hardware, una mejor relación señal/ruido y la recuperación del contraste. Esta combinación de Precision DL* y la sensibilidad ultra alta del detector digital Omni basado en dBGO dentro de Omni Legend hace posible nuestra visión de futuro de la calidad de imagen PET/TC.

Vidyard video
Hero Banner Image

Omni Legend lleva las posibilidades de Precision DL* aún más allá porque también incluye la tecnología de reconstrucción de imágenes Q.Clear (BSREM) y MotionFree, nuestra tecnología de corrección del movimiento respiratorio probada y sin dispositivos. Q.Clear ayuda a garantizar una cuantificación fiable, mientras que MotionFree funciona sin problemas en segundo plano para corregir artefactos de movimiento respiratorio para todos los tipos de pacientes.

Vidyard video
Hero Banner Image

En resumen, Omni Legend utiliza avances en el aprendizaje profundo diseñados para ofrecer imágenes más claras y una mayor confianza en el diagnóstico. Y todo esto se ha diseñado para lograrse con software de aprendizaje profundo. Ya no es necesario invertir en hardware para ofrecer imágenes combinadas con time of flight. Con Precision DL*, obtendrá un software diseñado para proporcionar una capacidad de detección de lesiones comparable a la de nuestro escáner digital basado en un time of flight de gama alta.

Vidyard video
Hero Banner Image
GEHCOmniLegendPWPPatientExperienceImage1v1
EXPERIENCIA DEL PACIENTE

Entorno en el que pueden estar cómodos

Sabemos que la comodidad del paciente es importante para usted. También es una prioridad absoluta para nosotros, por lo que siempre buscamos nuevas formas de mejorar la experiencia de los pacientes con los sistemas de PET/TC.

Hemos aprendido que las pequeñas cosas suelen ser las que marcan la mayor diferencia. Como una simple distracción visual o un sutil efecto de iluminación.

Con Omni Legend, hemos añadido una serie de nuevas funciones para que la exploración sea lo más relajante posible para los pacientes. El sistema incluye iluminación ambiental mediante LED para contribuir a crear un ambiente relajante, así como un patrón gráfico en la zona superior del túnel para ayudar a aliviar el estrés y reducir el movimiento de los pacientes nerviosos. Estos detalles aparentemente pequeños pueden tener un gran efecto en la mejora de la experiencia del paciente.

Flujo de trabajo
A toda velocidad

La eficiencia operativa sigue siendo una de las principales barreras para el crecimiento de los volúmenes de procedimientos de PET/TC.2 Omni Legend supera esta barrera con una colección de soluciones de flujo de trabajo intuitivas mejoradas por IA.

Nuestra innovadora función de posicionamiento automático ofrece una experiencia de posicionamiento sin necesidad de intervención con prestaciones como la generación de un modelo 3D del cuerpo del paciente, la indicación del centro del rango de exploración mediante un algoritmo de Deep Learning y la alineación automática con el isocentro del túnel. Con un solo clic, la colocación automática agiliza la configuración del paciente y, lo que es más importante, libera a los técnicos para que se centren en hacer que sus pacientes se sientan más cómodos.

GEHCOmniLegendPWPWorkflowImage1v1

Entre las funciones adicionales que permiten ahorrar tiempo se incluye un rápido proceso de control de calidad de los datos junto con una calibración optimizada, así como una selección simplificada de protocolos en la pantalla táctil del gantry y una nueva interfaz de usuario para facilitar el proceso de PET/TC de principio a fin.

GEHCOmniLegendPWPWorkflowImage2v1
Capacidad

Precisión y flexibilidad sin concesiones

Las soluciones de adquisición de imágenes PET/TC están en constante evolución

Hemos diseñado un sistema que puede evolucionar junto con estas. Omni Legend se basa en una plataforma diseñada pensando en el futuro, de modo que puede proporcionar la flexibilidad que su hospital necesita para ayudar a proteger su inversión en el futuro.

GEHCOmniLegendPWPCapabilityImage1v1

Su sistema Omni Legend puede actualizarse para que pueda confiar en él durante años

La mayor sensibilidad por cm del mercado2 y su capacidad de ampliación permiten optimizar su sistema de PET/TC tanto para marcadores actuales como emergentes, así como para procedimientos de otras especialidades que no sean oncológicas, como la adquisición de imágenes cardiacas y neurológicas.

GEHCOmniLegendPWPCapabilityImage2Desktopv1
Atención diagnóstico-terapéutica

Diseñado pensando en la atención diagnóstico-terapéutica

Capacidad para obtener imágenes de la sección diagnóstica de la atención diagnóstico-terapéutica

Aquí se ve un caso de ¹⁸F-PSMA diagnóstico-terapéutico, después de la extirpación de la próstata. Se sospecha que se ha producido una recidiva debido a marcadores elevados. No se observaron hallazgos patológicos en el área de la cirugía.

GEHCOmniLegendPWPCapabilityClinicalImage6Desktopv1

Capacidad para adquisición de imágenes con galio 68 para diagnóstico, estadificación o reestadificación

Esta imagen es un caso de GA-PSMA 68 diagnóstico-terapéutico para la evaluación de la respuesta al tratamiento del cáncer de próstata. Se observaron hallazgos patológicos en los ganglios linfáticos del área pélvica.

GEHCOmniLegendPWPCapabilityClinicalImage8Desktopv1
GEHCOmniLegendPWPSummaryImage1v1
Resumen

Haga crecer su consulta en cualquier dirección con Omni Legend

Omni Legend se ha creado con capacidades innovadoras para convertirla en una plataforma de PET/TC líder en el sector, lo que le brinda una confianza diagnóstica modélica para su equipo ahora y en el futuro. Hemos diseñado Omni Legend teniendo en cuenta la atención diagnóstico-terapéutica mediante soluciones de sensibilidad ultra alta, Q.Clear y MotionFree, que le ayudan a personalizar la dosis, así como la adquisición de imágenes mediante Ga68 para el diagnóstico, la estadificación o la reestadificación. El primer detector digital Omni de su clase y el Precision DL* están diseñados para alcanzar nuevos niveles de sensibilidad y capacidad de detección para obtener imágenes increíblemente nítidas. Además, la nueva plataforma Omni le ofrece un control excepcional sobre el futuro de su capacidad de PET/TC.

REFERENCIAS

Omni Legend y Precision DL tienen el marcado CE. Omni Legend es producto sanitario y está conforme con la legislación vigente. cuenta con la aprobación 510(k) de la FDA de EE. UU. Precision DL está pendiente de la aprobación 510(k) de la FDA de EE. UU. No está aprobado para su venta en Estados Unidos. Todas las imágenes clínicas que se hayan procesado con Precision DL se obtuvieron de un dispositivo en investigación, limitado por la legislación de EE. UU. para su uso en investigación.

  1. 1. Omni Legend 32 cm aumenta la capacidad de detección de lesiones pequeñas en un 16 % de media y en hasta un 20 %, en comparación con Discovery MI 25 cm con tiempos de exploración/dosis inyectadas adaptados, como se ha demostrado en las pruebas realizadas con un modelo de observador con lesiones de 4 mm; media de diferentes métodos de reconstrucción.
  2. 2. Marcadores de corta duración como Rubidio-82 utilizados en exploraciones cardiológicas de PET. Para los protocolos dinámicos, como la adquisición dinámica de cuerpo entero, se requiere la aplicación de procesamiento Dynamic IQ. Dynamic IQ tiene el marcado CE. Pendiente de la aprobación 510(k) de la FDA de EE. UU. No autorizado o aprobado por la FDA de EE. UU. No disponible para la venta en EE. UU.
  3. 3. Omni Legend 32 cm aumenta hasta 2,2 veces la sensibilidad del sistema en comparación con Discovery MI 25 cm. La medición cumple las disposiciones de NEMA NU 2-2018.
  4. 4. Reducción del tiempo de exploración de PET de hasta un 53 % en Omni Legend 32 cm en comparación con Discovery MI 25 cm, como se ha demostrado en las pruebas realizadas con maniquíes.
  5. 5. Reducción de la dosis de PET de hasta un 60 % en Omni Legend 32 cm en comparación con Discovery MI 25 cm, como se ha demostrado en las pruebas realizadas con maniquíes.
  6. 6. Las declaraciones de los clientes de GE Healthcare descritas aquí se basan en su opinión y experiencias, así como en los resultados obtenidos en el entorno específico del cliente. Puesto que no existe un hospital típico y las variables son numerosas (es decir, tamaño del hospital, diversidad de los casos, etc.), no puede garantizarse que otros clientes obtengan los mismos resultados.

¿Tiene alguna pregunta? Nos encantaría saber de usted.

Disclaimer

Omni Legend y Precision DL tienen el marcado CE. Omni Legend cuenta con la aprobación 510k de la FDA de EE. UU. Precision DL está pendiente de la aprobación 510k de la FDA de EE. UU. No está aprobado para su venta en Estados Unidos.

Estamos listos para ayudarle en los momentos que importan.

Gracias

Hemos recibido y procesado su solicitud correctamente.

El equipo de GE HealthCare realizará el seguimiento correspondiente.

Algo no salió bien

Lo revisaremos y volveremos.

JB01728ES December 2022