Our Achievement

법규상 CT도입이 어려운 200병상 미만의 중소병원, 요양병원, 정형외과에도 도입할 수 있는 소형 전문CT입니다.

코로나19와 같은 폐렴 질환, 교통사고 환자, 사지관절 진단과 치료에 획기적으로 기여합니다.

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• 전신CT보다 90% 낮은 선량으로 진단할 수 있는 소형CT

• 전신CT의 1/5가격 수준으로 중소/요양병원, 정형외과의 의료환경을 개선

입 안에 딱딱한 센서를 넣고 촬영해서 아프고 불편하진 않으셨나요? 위치가 잘 맞지 않아 여러 번 촬영할 필요도 없습니다.
환자의 구강 모양에 맞게 휘어지는 센서로 환자도, 병원도 촬영이 더 쉽고 정확해졌습니다.

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• Flexible CMOS 센서 설계·개발

• 탄성 높은 실리콘 외관 소재 사용으로 고통 경감

교정이나 임플란트 시술이 급격히 늘어나고 있습니다. 정확한 치료를 위해 필요한 2D 파노라마와 3D CT를 각각 촬영할 필요 없이, 스마트 CT 한번 촬영으로 동시에 얻을 수 있어 더 안전하고 효율적입니다.

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• 영상 재구성 알고리즘 개발

건강을 위해 필요한 촬영이지만 방사선 피폭을 마냥 무시할 수는 없습니다. 특히 성장기 자녀에게는 더 위험할 수 있기에, 방사선 노출이 적으면서도 정확한 영상 결과를 얻을 수 있는 CT를 지속적으로 개발했습니다.

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• 초고속 스캔으로 촬영시간 단축

• 고감도 센서와 영상 정밀 재구성 알고리즘 개발

SPAD는 자율주행차, 애플 스마트폰, 드론, 로봇 등에 3D 이미지센서에 활용되고 있으며, 거리측정(ToF:Time of Flight) 및 라이다(LiDAR) 센서에도 응용된 차세대 광학 기술입니다. 엑스레이 영상을 촬영하는 디텍터에 ‘SPAD’를 성공적으로 도입한 것은 레이언스가 세계 최초입니다.

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• 기존 동급 디텍터 대비 감도는 2.5배, 속도는 4배 빠른 3D 디텍터 개발 가능

• 저선량/고속 구동 환경하에서도 최적의 영상 품질을 제공하는 차세대 3D 디텍터 기술

분주한 치료 현장에서 무거운 장비를 들고 촬영하다 보면 의사나 스탭은 불편함을 느끼고, 촬영 정확성도 떨어집니다. 의료용 탄소나노튜브 상용화에 성공해 엑스레이 발생 부품 무게를 혁신적으로 감량, 타사 ½ 수준으로 개발했습니다.

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• 1.8kg으로 한 손으로 들고 촬영할 수 있는 무게

• Intra Oral 촬영에 적합한 관전압, 관전류 설정으로 선명한 이미지 획득

환자 구강 전체를 볼 수 있지만 단면 밖에 볼 수 없는 파노라마 영상에 깊이 정보가 더해지면 어떨까요?
치료에 필요한 영상 부분을 41장의 멀티레이어 이미지로 볼 수 있는 신개념 2D 파노라마를 개발해 치근단염, 치관 주위염 등을 더 정확하게 진단할 수 있게 되었습니다. 또 기존에 확인이 어려웠던 다중뿌리(Multi Root), 다중신경(Multi Canal)도 확인이 가능합니다.

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• 파노라마 영상에서 원하는 부분의 멀티레이어 이미지를 제공하는 Insight NAVI 진단 소프트웨어 탑재

반복적인 작업은 알아서 해주고, 진료 편의성은 높여주는 똑똑한 AI. 

Ez3D-i는 2019년 AI 탑재 솔루션으로는 치과분야 최초로  식약의약안전처 허가를 취득하며, 까다로운 의료 AI 인증 분야에서 새로운 역사를 만들었습니다. 

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• 3D CT 영상에서 치아와 뼈를 3D로 개별 분리하는  Teeth & Bone Segmentation

• 몇 시간씩 수동으로 하던 분리 작업을 2~3분 만에 자동으로 완료. 교정, 임플란트 시뮬레이션에 활용 가능

지르코니아는 치아 보철치료에 사용되는 소재로, 치아색과 유사하고 강도가 매우 뛰어납니다. 보철물 제작을 위해 여러 번 치과를 방문해야 하는 번거로움이 없이, 단 하루 만에  지르코니아 보철을 제작할 수 있습니다. 

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• 치아처럼 빛이 투과하고, 강한 충격에도 잘 버티는 소재 개발

• ​하루 만에 제작 가능하도록 완전 소결된 지르코니아 블록

말은 민감한 동물이라 익숙한 환경에서 빠르고 정확한 진단이 필요합니다. 고가의 경주마들의 부상 여부와 건강을 관리하기 위해 세계 최초로 말에 특화된 엑스레이 영상을 구현하는 전용 디텍터를 개발했습니다.

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• Intra Oral 촬영에 적합한 관전압, 관전류 설정으로 선명한 이미지 획득