无创肝病诊断新时代
显示组织非线性参数变化以分辨组织病理特性,尤其针对肝病的鉴别。
技术要点
    传统超声成像以组织亮度或纹理差异来区别肝脏病变,具有不确定性;
    现在用弹性成像的声衰减检测,也由于声波在非均匀介质中的波束合成受到影响,加之脂肪肝的脂肪滴被纤维包围,影响弹性值,导致不准确。
技术创新
诊断力强
采用全新的非线性参数成像的方法来区别肝脏病变,从不同声功率的基波和谐波信号,计算局部组织的B/A 值,不受波束形成和图像亮度改变的影响,对脂肪肝检测敏感,脂肪肝与健康肝的 B/A 值差别可达到非常高的鉴别能力。


非线性参数(B/A)肝脏病变检测

基于肝脏病变的定量检测,正常肝:B/A≈ 6.3, 脂肪肝:B/A≈ 10,肝硬化:B/A≈ 8,使用彩超仪计算肝脏部位的 B/A 值

利用基于 AI 统计模型的机器学习方法以分离正常肝组织、脂肪肝和肝纤维。


科学检测
实验证明,采集肝脏 B/A 数据后,病人再接受法国声科剪切波弹性成像作为验证,总符合率达到 90%以上
智能 AI 诊断皮下脂肪含量
  • 皮下脂肪含量(Subcutaneous Adipose Tissue,SAT)是体脂肪测试的重要指标,而腹部SAT的厚度对于健康和体能有重大影响