同社のPhyZiodynamics技術から派生した新たな「解剖学的認識アルゴリズム」と「血管連続性アルゴリズム」を利用した三次元形状認識技術。脳血管の例では、「解剖学的認識アルゴリズム」により、CT値の連続性ではなく、血管構造のパターンを認識させることで動脈、静脈の各区域を表示させることが可能。また、「血管連続性アルゴリズム」で血流の方向性も認識し、CT値の差が低い血管同士が隣接したり並走しているような場合でも末梢まで確実に描出することができる。

「解剖学的認識アルゴリズム」

　動静脈分離機能では、動脈相と平衡相の2相のデータがなくても、1相のみの情報で動静脈を分離できる。三次元形状認識技術によりワンクリックでの操作を実現している。
　また、非造影CTデータであっても、RealiZeであれば様々な3D、4D解析ができ、大腰筋の3D描出なども可能。CT冠動脈解析においてもRealiZeにより、自動描出精度がさらに向上しており、CTO病変においても末梢まで正確に探索できる。

「動静脈分離機能」

従来より少ない情報でも様々な再構成を実現する。


　CT気管支ナビゲーション機能では、気管支を自動で描出し、目的部位をクリックすることで、目的までのパスを作成可能。



気管支を亜区域枝領域まで認識し、ラベリングできる。

　さらに、肺切除解析機能により、自動で肺葉を分割可能。RealiZeによって葉間膜を自動認識し、より高精度な区域分割を実現している。切除部位の全体の割合も自動で算出する。加えて、VAL-MAPプランニングは、従来、オペのプランニングや術中ルート確認の一助となる機能。従来はオペ時に触知し、切除部位を判断していたが、CT画像をもとに3D再構成したバーチャル気管支鏡をガイドにし、気管支鏡下で少量の染料を目的の切除部位周辺の肺表面に吹き付け、印を付けることで、角度や相対的距離などの位置情報を与えることができる。

　「マルチステーション結合」では、Whole body diffusionなどの複数の画像を自動で位置合わせし、結合させ全身画像を作成できる。それぞれの部位で異なるコントラストも、WLとWWの調整機能により同一のコントラストへ自動調整可能。

　次世代の画像表示コンセプトモデルとして紹介。事前に撮影されている画像情報を現実の三次元の空間に合成する。背面にあり、隠れて見えない部位などもAR(拡張現実技術)を用いて複合表示可能。術前のシミュレーションだけでなく、術中などでの活用も考えられており、他部位に隠れて観察しにくい部位をHMD越しに表示される3D画像で確認できる。


HMDをかけると、実際の空間に3D画像が合成される。