フィリップス、超高速スペクトラルCT検査を可能とする 「Spectral (スペクトラル)CT 7500」を発売開始

全ての患者様と全てのスキャンにスペクトラル情報を付加したCT検査を

株式会社フィリップス・ジャパン
2021年7月1日

株式会社フィリップス・ジャパン(本社:東京都港区、代表取締役社長:堤 浩幸、以下フィリップス)は、「2030年までに25億の人々の生活を向上させる」を達成目標に掲げ、健康な生活、予防、診断、治療、ホームケアにいたるヘルスケア・プロセスのすべてにイニシアティブを持ち、すべての人々のより良い健康と満ち足りた生活の実現をめざしています。

このたびフィリップスは、循環器、救急、小児、高体重患者、オンコロジー、インターベンションなどすべてのCT検査において超高速スペクトラルCT検査を可能とするSpectral (スペクトラル)CT 7500を発売します。

二層検出器を搭載したスペクトラル CTでは、病変部の視認性向上による確信度を23%向上し[1]、診断までの全期間を34%短縮する[2]ことがすでに報告されています。Spectral (スペクトラル)CT 7500はこれらのメリットを活かしつつ、撮影速度の超高速化、被ばく線量を低減した小児検査、体格の大きな患者様にも対応する新しいスペクトラルCTです。Spectral(スペクトラル)CT 7500は大学病院などでの研究目的の使用をはじめ、造影剤減量[3]や悪性腫瘍の検出感度向上[4]、偶発的な所見の読影の改善などのさまざまな機能[5][6]により、地域基幹病院や専門施設での臨床的価値向上を目的とした装置導入にも対応します。

■患者数の拡大とワークフローの最適化
Spectral(スペクトラル) CT 7500はフィリップスの実績ある二層検出器「NanoPanel Prism(ナノパネルプリズム)」を搭載した検出器ベースのスペクトラルCTであり、従来のCTのワークフローを変えることなく常にスペクトラルデータを利用できます。AIを活用した心臓検査、100kVp - Spectral scan、超高速撮影、新設計ハードウェアなどさまざまな機能の充実によりCT検査数の増加が見込めるため、Spectral (スペクトラル)CT 7500を導入した施設の患者数の拡大にも貢献します。

■「Spectral (スペクトラル)CT 7500」の製品特長


・100kVp-Spectral scan
小児検査における被ばく線量低減を考慮して100kVpを使用してスペクトラル撮影が可能です。これにより140kVp、120kVp、100kVpを使用した全ての検査でスペクトラルデータを使用した診断が可能になります。

・新設計ハードウェア
従来に比べ約1.4倍の体重に対応する検査寝台を標準寝台とし、ガントリー開口径は80cmとハードウェアの設計が新しくなり、より高体重患者への対応力が高くなりました。

・超高速撮影
512スライス超高速撮影は、胸腹部から骨盤検査を約2秒で撮影終了します。この超高速撮影においてもスペクトラルデータを同時に利用できます。

・AIを活用した心臓検査
AIを活用した心臓専用のモーションフリー画像再構成「Precise Cardiac(プレサイス・カーディアック)」に対応しています。AIベースの高度な補正技術により、心臓の動きによる画質劣化の影響を抑制し、画質を大幅に向上させます。

フィリップスは、Spectral(スペクトラル) CT 7500によるスペクトラル CT検査の正確な診断で、あらゆる患者様の不必要な追加検査の軽減享受と、本装置の使用施設のスループット向上に貢献することを目指します。

※詳細は掲載元をご覧ください。

販売名:スペクトラル CT 7500
認証番号:303AFBZX00042000

[1]韓国のSNUHによる分析。ケーススタディの結果は、他のケースでの結果を予測するものではありません。他のケースでの結果は異なる可能性があります。
[2]アメリカのCARTI Cancer Centerによる分析。ケーススタディの結果は、他のケースでの結果を予測するものではありません。他のケースでの結果は異なる可能性があります。
[3]https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29063254/
[4]https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32367416/
[5]デンマークのAarhus University Hospital Aarhusによる分析。ケーススタディの結果は、他のケースでの結果を予測するものではありません。他のケースでの結果は異なる可能性があります。
[6]アメリカのUniversity Hospital Cleveland による分析。ケーススタディの結果は、他のケースでの結果を予測するものではありません。他のケースでの結果は異なる可能性があります。

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