Super LSI
超広域
CMOS技術
既存の小型および中型CMOSセンサーとは異なり、 Super LSIはRayence社の大面積CMOSウェハー技術を利用して、 世界最大の12インチCMOSを実現しました。微細なピッチ設計により、 高解像度のプレミアム画像を取得することができます。 また、on-chip ADC設計でノイズを低減し、 異なるレベルのX線画像を作成することができます。
Super LSI CMOS技術が適用されたMIDAS 2121のビデオ。
ADC on Chip
ADC on chip設計を採用し、CMOS内部でアナログ信号をデジタル信号に変換して外部に出力します。変換後のデジタル値をチップの外部に出力することで、信号へのノイズ侵入を最低限に抑え、低ノイズ（32µVrms）を実現します。4,608列で並列にアナログ信号をデジタルに変換することで、高速読み出し（14µs/row）を実現しています。
rayence MIDAS 2121
他社製品
ADC on chipを通じてノイズを低減することで、 他社製品都比較して約12％向上した SNR特性に達しました。
* このチップは、ピクセルから収集したアナログ信号を内部でデジタルに変換し、外部に出力することで、ノイズの侵入経路を最小限に抑えます。
Super IGZO TFT
a-Si TFTに比べて画像取得速度が向上されました
画像ラグが発生するのは、ピクセル内にデータが残存しているからです。
Super IGZOのキャリア移動度は、
a-Si TFTより20倍高くなっています。
さらに、Super IGZOはRayenceが独自開発した技術であり、a-Si TFTに比べて画像取得速度が20倍速くなっています。 特に、Super IGZOは人体手術のX線撮影、歯科のパノラマ/CBCT撮影、産業内部検査など、高速な画像取得が必要な用途において、 画像品質と作業効率の両方を確保できます。
世界初の強度10,000㏉
Super IGZOは線の強度を10,000㏉まで上げて広範囲撮影と市場競争力を備えたTFTの強みをもっと極大化しました。 広範囲領域の撮影が可能な大面積TFTパネルに加え間接方式のCslとGOSシンチレータタイプの検出器を同時に提供できます。 今まで23個のTFT検出器を開発及び供給しています。
特化した Csl テクノロジー
イメージ画質の向上
Rayence CsI のコアテクノロジーは、X 線散乱を最小限に抑えることです。 X線を可視光線に変換してシンチレータを通ってpixelに到達する過程で、 X線の進行方向がずれる現象つまり、Ｘ線の散乱が発生している。 この解決策として、当社は散乱を最小限に抑える Low Dose CsI 技術を開発しました。 にじみ現象を改善し、コントラストを高め、散乱が発生する領域を最小限に抑えながら高い解像度を確保しました。
オーダーメイドのアプリケーションと寸法
X線用途やお客様のご要望に応じたシンチレータを 開発・提供いたします。 医療用、マンモグラフィー、歯科用、非破壊検査用など、お客様のニーズに 合った様々なX線検査を最適なソリューションとサービスをご提供いたします。
優れた均一性
材料構造を単独で揃えるCsIの特性を考慮した自社製膜技術により、 低線量でも優れた画質を提供します。 X線を電気信号に変換して安定した画像を生成し、 クラス最高の画質を提供します。
優れたエッジコーディング
感度向上のための反射層を施しておりますので、 湿気防止やシンチレータの各種厚みの作成など、 お客様のご要望に応じた製品開発が可能です。 ビデオ品質に影響を与える感度、DQE、MTF などのビデオ パフォーマンス指標をターゲットにすることで、 CsI テクノロジーをさらにアップグレードしました。
Clear ON
画像処理を強化し診断精度を向上
Rayence 画像処理の主要なアルゴリズムの Clear ON により鮮明な X 線画像を提供します。 Clear ON はグレースケールの範囲を拡大し、画像のコントラストとシャープネスを高めます。 特にClear ONは医療用X線撮影に特化したインテリジェントなアルゴリズムで、HDRや超解像の性能向上に注目できます。
HDR画像処理前は軟組織部分の読み取りが困難でしたが、HDR処理したX線画像では漏れなく鮮明な画像が確認できます。 そのため、軟組織を漏れなく一度に様々な領域を表示することができ、読影に最適な画像処理が可能となります。 超解像度のパフォーマンスを向上させるメリットは、画像の解像度を上げて高解像度の画像を作成できることです。 詳細なデータを含む臨床画像を読影することで病変や欠陥を迅速かつ正確に検出できます。
Grid ON
散乱防止アルゴリズム
Grid ONとは、散乱するX線を低減させるためのバーチャルグリッドのアルゴリズムです。 グリッドなしでグリッド機能を実現する散乱防止技術なので、低線量でも撮影できます。
散乱防止アルゴリズムを適用したGrid ONは、散乱X線を除去して取得したX線画像を高画質の画像として提供するバーチャルグリッドの役割をします。 Grid ONを適用した画像は鮮明さとコントラストが向上されるので、より正確な読影をサポートします。
Advanced De-Noising
ノイズ低減画像処理
高度なノイズ除去技術は読影を妨げる主な原因であるノイズを低減するために開発されたソリューションです。 高度なノイズ除去技術は、X線を電気信号に変換する際に発生するノイズを最小限に抑え従来のノイズ除去アルゴリズムを改良して 低線量でも優れたSNR性能を発揮できます。
高度なノイズ除去アルゴリズムにより鮮明さが向上し、微細な病変や異常な兆候を非常によく検出し、継続的にノイズ低減アルゴリズムの改善により、 画質向上と高性能化が実現されます。取得した画像のノイズを識別して読影の精度をより向上させる映像処理ができます。
Blending
異なるレベルのオブジェクトの画像処理
Blendingとは、ポータブルNDT X線検査に役立つ画像処理アルゴリズムであり、Rayanceの独自技術です。 Blendingは、異なるレベル値のオブジェクトを検出するために開発されました。この技術は、一つのオブジェクトから異なるレベル値の画像を取得し、それらを組み合わせてまとめて読影できます。また、検査時間が生産性に直結するような業界では、作業効率が向上します。
人間ドックAIソリューション
画像認識AI技術
胸部X線画像を読み取る際に主要な病変所見を自動的に検出し、診断の効率と精度を向上させます。 また、X 線撮影環境で医療スタッフが迅速かつ正確な判断ができるようにをサポートします。
胸部X線画像で特定された主な異常所見を学習することで読影をサポートします。
5 つの主要な所見に関して正常・異常の分析および情報を提供し、その所見の組合せで肺がん、結核、肺炎など主要な肺疾患の診療をサポートします。
画像認識AI技術
乳がんの検出に特化したAIサポート診断ソリューションです。 このソリューションにより、乳がんの診断の精度が向上し、乳がんの早期発見の確率が高まります。 さらに、このソリューションはマンモグラムのパフォーマンスを大幅に向上させます。
マンモインサイト特徴
乳がんの疑いがある箇所をヒートマップと枠線で表示します。
各乳房の乳がんの発生確率を確率値として導き出します。
4種類のカテゴリーで乳房構成を解析します。
AI による乳がんの早期診断における生存率の向上。
五年間の生存率 (早期診断時の生存率 vs 失敗時の生存率)
画像認識AI技術
この技術はX線画像を解析し、GP法（Greulich-Pyle）で定義された年齢層グループ（男性31名、女性27名）の中で最も近い骨年齢のランキングを上位3位まで提供します。 また、ワンクリックで数秒以内に分析結果を提供し、医療従事者の読影をサポートする補助ソリューションです。
画像認識AI機能を合わせることで、診断時の測定精度が高まります。
画像認識AI機能によって放射線科医の総読影時間を短縮できます。
参照1ディープラーニングプログラムを使った骨年齢推定：正確性と効率の評価 AJR:209,2017年12月
参照2．左手の骨200枚のX線画像の骨年齢の合計読影時間
成長チャートを通じて骨年齢レポート
を提供します
