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傳統(tǒng)CBCT成像受限于錐形束X射線采集方式，易產(chǎn)生條紋偽影（Streak Artifacts），可能干擾醫(yī)生對病變組織邊界的判斷。CleaRecon DL技術(shù)通過深度學習算法對原始投影數(shù)據(jù)進行智能重建，在保留關(guān)鍵解剖結(jié)構(gòu)細節(jié)的同時，顯著降低偽影干擾。GE醫(yī)療臨床測試數(shù)據(jù)顯示，該技術(shù)可使肝臟腫瘤邊緣銳度提升40%，前列腺微小病灶檢出率提高35%，在神經(jīng)介入及主動脈腔內(nèi)修復（EVAR）手術(shù)中亦展現(xiàn)出對血管分支和支架位置的精準還原能力。

GE醫(yī)療介入解決方案總經(jīng)理Arnaud Marie強調(diào)：“這項技術(shù)并非簡單‘美化’圖像，而是重建了數(shù)據(jù)采集與臨床決策的邏輯鏈。通過模擬數(shù)萬例臨床場景的訓練，AI模型學會了在低劑量輻射下優(yōu)先捕捉對手術(shù)決策至關(guān)重要的信息，這相當于為醫(yī)生提供了‘去噪’后的三維手術(shù)地圖。”

CleaRecon DL的落地應用直指介入醫(yī)學的三大痛點：

手術(shù)安全性提升：在肝腫瘤熱消融術(shù)中，更清晰的3D重建可幫助醫(yī)生將射頻針精準定位至距血管≤2mm的安全邊界，將并發(fā)癥風險降低28%。

手術(shù)時間優(yōu)化：前列腺動脈栓塞術(shù)（PAE）的影像分析時間從平均18分鐘縮短至9分鐘，使日手術(shù)量提升近一倍。

低劑量成像可行性：通過AI重建補償，可在保持診斷級圖像質(zhì)量的前提下，將患者輻射暴露量減少至傳統(tǒng)CBCT的60%。

技術(shù)生態(tài)：從單點創(chuàng)新到平臺賦能

 

作為GE醫(yī)療“介入智能生態(tài)”戰(zhàn)略的關(guān)鍵落子，CleaRecon DL與其Allia影像平臺深度整合。該平臺已搭載AI輔助穿刺導航、劑量智能調(diào)控等功能，形成覆蓋術(shù)前規(guī)劃、術(shù)中導航、術(shù)后評估的完整閉環(huán)。Marie指出：“當AI重建與機器人輔助系統(tǒng)協(xié)同工作時，醫(yī)生能以更符合人體工學的操作路徑完成高難度穿刺，這在脊柱介入等需要‘盲穿’的領(lǐng)域意義重大。”

此次獲批標志著AI在介入放射學領(lǐng)域的應用邁入新階段。不同于事后分析型AI工具，CleaRecon DL直接嵌入影像鏈前端，其技術(shù)路徑或為CT、MRI等設(shè)備的AI升級提供范式參考。隨著該技術(shù)在歐美市場的鋪開，GE醫(yī)療計劃未來三年內(nèi)將其整合至移動介入手術(shù)車，推動精準介入治療向基層醫(yī)療機構(gòu)下沉。

“從達芬奇手術(shù)機器人到AI影像重建，醫(yī)學工程正在重新定義‘微創(chuàng)’的邊界。”Marie總結(jié)道，“我們的目標不僅是讓醫(yī)生‘看得更清楚’，更是讓每一次治療決策都建立在更客觀、可量化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上。”