RadTrainer 是一种放射摄影培训解决方案,可让学生在不接触 X 射线的情况下安全地学习整个 X 光室的工作流程。.
RadTrainer 使用综合医院的真实临床图像,提供身临其境的培训环境,让学生学习如何准确定位 23 个主要身体部位,包括胸部、腹部、脊柱和四肢。.
该平台可根据病人的具体情况和疾病提供 337 种不同的场景,从而实现无限制、无辐射的复杂病例练习,而单靠教科书是很难理解这些病例的。.
RadTrainer 使用户能够掌握 23 个身体部位的 337 种定位技术,精确反映了综合医院使用的规程。.
监控辐照指数(EI)和偏差指数(DI),确保最佳辐照度,以获得高质量图像并提高患者安全。
分析剔除的图像以识别模式并减少成像错误,从而帮助提高工作流程效率并最大限度地减少浪费。
跟踪所有系统活动,提供详细日志,确保问责制,并保持符合临床和监管标准。
跟踪所有系统活动,提供详细日志,确保问责制,并保持符合临床和监管标准。
注册新病人或直接从工作列表中选择现有病例,即可顺利高效地开始培训工作流程。.
RadTrainer 通过指导病人定位和曝光设置来支持真实的临床准备。它使用一个广泛的高分辨率图像库,涵盖 23 个身体部位和 337 个定位场景,以综合医院使用的真实图像为基础,用于真实培训和图像审查。.
在模拟环境中进行 X 射线曝光,并立即查看获取的图像。.
一次曝光可生成九种预设图像,用户无需重新拍摄 X 射线即可选择最合适的图像。.
增强软组织的可视化,实现卓越的胸部 X 射线训练。.
数字图像后期优化可提高图像的清晰度、对比度和一致性,从而提供可靠的诊断解释。.
减少散射处理可最大限度地减少散射效应并增强对比度,从而模拟临床图像质量。.
RadTrainer 为全脊柱缝合和长骨缝合提供了训练环境。.
RadTrainer 可将模拟 X 光图像传输到 PACS,从而在单个工作站上进行图像审查、培训评估和工作流程验证。.
RadTrainer 包括人工智能生成的参考图像,可帮助受训者学习如何在临床环境中展示基于人工智能的分析结果。.