Risonanza Magnetica avanzata con AI a Cagliari
Informazioni specifiche ed avvertenze
Informazioni specifiche ed avvertenze
Scopri la Risonanza Magnetica (RMN) di nuova generazione, potenziata dall’Intelligenza Artificiale, presso lo Studio Radiologico Corona a Cagliari. Offriamo esami rapidi, precisi e più confortevoli. Soprattutto se soffri di ansia da claustrofobia, la nostra tecnologia avanzata con AI fa al caso tuo. Ti garantiamo un’esperienza diagnostica più tollerabile e immagini di qualità superiore.
Prenota subito il tuo esame al numero 070275486
Ci trovi in Via Tolmino 25 – Cagliari (CA).
Presso il nostro centro a Cagliari, utilizziamo la tecnologia Deep Resolve di Siemens Healthineers basata sull’Intelligenza Artificiale, un vero passo avanti per la salute e il benessere dei pazienti.

La risonanza magnetica può essere fonte di ansia, specialmente per chi vive la claustrofobia. La tecnologia AI Deep Resolve trasforma l’esperienza: le scansioni RMN diventano più rapide, riducendo il tempo che dovrai passare all’interno del macchinario.
Meno tempo nel macchinario significa meno stress, soprattutto per chi soffre di claustrofobia o ha difficoltà negli spazi chiusi.
Un esame più breve all’interno del macchinario riduce la probabilità di movimenti involontari, causati dall’ansia legata alla claustrofobia o dalla necessità di rimanere immobili a lungo.
Meno movimenti significano immagini di qualità superiore al primo tentativo, riducendo la necessità di ripetere le scansioni. Un vantaggio concreto per chi affronta l’esame con disagio o apprensione.
La tecnologia AI Deep Resolve migliora la risoluzione e la nitidezza delle immagini fino al 34% in più rispetto agli standard convenzionali. La riduzione del rumore di fondo e l’incremento della risoluzione forniscono al medico dettagli fondamentali per una diagnosi molto più accurata. L’Intelligenza Artificiale ci permette di vedere di più, meglio e in tempi più rapidi.
Prenota ora il tuo esame RMN allo Studio Radiologico Risonanza Magnetica Corona di Cagliari.

È una tecnologia sviluppata da Siemens Healthineers basata su algoritmi di deep learning che migliora la nitidezza delle immagini, riduce il rumore e accelera l’esame per una migliore esperienza per il paziente.
La risonanza magnetica è diventata ampiamente utilizzata perché le immagini sono così dettagliate che il radiologo può vedere anche piccoli dettagli. Questa precisione aiuta nella diagnosi precoce di malattie e lesioni, consentendo un efficace riconoscimento di eventuali patologie.
Riducendo i tempi di permanenza nel macchinario, l’esame risulta meno invasivo e più tollerabile, anche per chi soffre di ansia o disagio.
✔ Tempi più brevi
✔ Immagini più dettagliate
✔ Maggior comfort per il paziente
✔ Minore rischio di dover ripetere l’esame
Deep Resolve Boost applica l’intelligenza artificiale alla ricostruzione delle immagini e sfrutta il deep learning per la riduzione del rumore, accelerando le acquisizioni RM. Questa tecnologia si integra con tecniche di imaging parallelo (PAT) e Simultaneous-Multi-Slice (SMS), raggiungendo un aumento della velocità di scansione fino al 73% mantenendo alta la risoluzione.
Deep Resolve Sharp utilizza una rete neurale profonda per migliorare la nitidezza e la risoluzione delle immagini RM. Genera un’immagine ad alta risoluzione a partire da dati a bassa risoluzione. La combinazione di Deep Resolve Boost e Deep Resolve Sharp permette di ottenere un elevato rapporto segnale-rumore (SNR) e raddoppiare la risoluzione rispetto alle tecniche convenzionali, includendo i dati grezzi nel processo di ricostruzione per risultati clinicamente robusti.
Agevolazione contributiva per l’occupazione
in aree svantaggiate – Decontribuzione Sud
(art. 27 D.L. 104/2020) € 19.957,79
Fondo di garanzia per le piccole e medie
imprese IMPORTO NOMINALE € 20.000,00, ELEMENTO DI AIUTO € 576,11
VOUCHER PER L’ACQUISTO DI SERVIZI DI
CONNETTIVITÀ A BANDA ULTRALARGA € 500,00
Obblighi informativi per le erogazioni pubbliche: gli aiuti di Stato e gli aiuti de minimis ricevuti dalla nostra impresa sono contenuti nel Registro nazionale degli aiuti di Stato di cui all’art. 52 della L. 234/2012 a cui si rinvia e consultabili al seguente link
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