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2025年(nian)5月15日，GE醫療宣布其基于深度學習的CBCT（錐(zhui)形束(shu)計算機斷層掃描）3D重建(jian)解決方案(an)——CleaRecon DL技術(shu)正式(shi)獲得FDA 510(k)認證及(ji)CE標志，并(bing)將于近(jin)期(qi)登陸美(mei)國和(he)歐(ou)洲(zhou)市(shi)場。該(gai)技術(shu)集成于GE醫療的Allia影像(xiang)平臺，旨在通過(guo)人工(gong)智(zhi)能優化介入手(shou)術(shu)中的實時影像(xiang)質量，為復(fu)雜術(shu)式(shi)提供(gong)更精準的決策支持。

傳統CBCT成(cheng)像受限于錐形束X射線采集方(fang)式，易(yi)產生條紋(wen)偽影（Streak Artifacts），可能干(gan)擾醫生對病變組織邊界的(de)判斷。CleaRecon DL技術(shu)(shu)通過深度(du)(du)學習算(suan)法(fa)對原始投影數據(ju)進行(xing)智(zhi)能重建(jian)，在保留關鍵解剖結構細節(jie)的(de)同時，顯著(zhu)降低偽影干(gan)擾。GE醫療臨床測試數據(ju)顯示，該技術(shu)(shu)可使(shi)肝臟腫瘤邊緣銳度(du)(du)提(ti)升40%，前列腺微小病灶檢出率提(ti)高35%，在神經介入及主動(dong)脈腔內(nei)修復（EVAR）手術(shu)(shu)中亦展現出對血管分支(zhi)和支(zhi)架位置(zhi)的(de)精準還原能力。

GE醫(yi)療(liao)介入(ru)解決(jue)方案(an)總經理Arnaud Marie強(qiang)調(diao)：“這(zhe)項技術并(bing)非簡單‘美化’圖像，而(er)是重建了(le)數據采集與臨床決(jue)策的邏(luo)輯鏈。通過(guo)模擬數萬例(li)臨床場景(jing)的訓練，AI模型學(xue)會了(le)在低劑量輻射下(xia)優先捕捉對手術決(jue)策至關重要的信息，這(zhe)相當于為(wei)醫(yi)生提供了(le)‘去噪’后的三維手術地圖。”

CleaRecon DL的落地應用直指介入醫學(xue)的三大痛點：

手術安全性提升：在肝(gan)腫瘤熱消融(rong)術中，更清晰的3D重建(jian)可(ke)幫助醫生將射頻針精準定位(wei)至距血(xue)管≤2mm的安全邊界，將并發癥風險降低(di)28%。

手術時(shi)間優化(hua)：前列腺動脈栓塞術（PAE）的影像分析時(shi)間從平均18分鐘縮短至9分鐘，使日手術量提升近(jin)一(yi)倍。

低劑量成像可(ke)行性：通過AI重(zhong)建補償(chang)，可(ke)在保(bao)持診斷級圖像質量的(de)前提下，將患者輻射(she)暴(bao)露(lu)量減少至傳統CBCT的(de)60%。

技術生態：從單(dan)點(dian)創新到平(ping)臺賦能

作為GE醫(yi)療“介(jie)入智(zhi)(zhi)能(neng)生態”戰略(lve)的關(guan)鍵落(luo)子，CleaRecon DL與(yu)其(qi)Allia影像平臺深度整(zheng)合(he)。該(gai)平臺已搭載AI輔(fu)助(zhu)穿(chuan)刺(ci)導航(hang)、劑(ji)量智(zhi)(zhi)能(neng)調控等(deng)(deng)功(gong)能(neng)，形成覆蓋(gai)術(shu)前規(gui)劃、術(shu)中導航(hang)、術(shu)后評估(gu)的完整(zheng)閉環(huan)。Marie指出：“當AI重建(jian)與(yu)機器(qi)人輔(fu)助(zhu)系統協同(tong)工作時(shi)，醫(yi)生能(neng)以(yi)更符合(he)人體工學的操作路徑(jing)完成高難(nan)度穿(chuan)刺(ci)，這在脊(ji)柱介(jie)入等(deng)(deng)需要(yao)‘盲穿(chuan)’的領域(yu)意義重大。”

此次獲批標志著(zhu)AI在(zai)介入放射(she)學領域的應(ying)用邁入新階段。不同(tong)于事后分析型AI工具，CleaRecon DL直(zhi)接嵌入影像鏈前端，其(qi)技術路徑或為CT、MRI等設(she)備(bei)的AI升級(ji)提供范式參考。隨著(zhu)該技術在(zai)歐美市場的鋪開，GE醫療(liao)計(ji)劃未來三年內將其(qi)整合(he)至移(yi)動介入手(shou)術車，推動精準(zhun)介入治(zhi)療(liao)向基(ji)層醫療(liao)機(ji)構下沉。

“從達(da)芬奇手術機器人到AI影像(xiang)重(zhong)建(jian)，醫學(xue)工(gong)程正在重(zhong)新定(ding)義‘微創’的(de)邊界(jie)。”Marie總結道，“我們的(de)目標不(bu)僅是讓(rang)醫生‘看得更清楚’，更是讓(rang)每一次治療決策都建(jian)立在更客(ke)觀、可量化的(de)數據(ju)基礎上。”

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