APLICACIONES SENSORES ADVACAM
 

 
 
SIDILAB  presenta una seríe de nuevos sensores desarrollados por ADVACAM para aplicaciones biomedicas
 
RADIOGRAFÍA ESPECTRAL
Los detectores de recuento de fotones destacan en bioimagen por su alta sensibilidad y rango dinámico.
La alta sensibilidad de los detectores de recuento de fotones los hace útiles en la obtención de imágenes de objetos con baja atenuación de los rayos X. Objetos ligeros, como los tejidos. Por ello, estos detectores son ideales para aplicaciones relacionadas con la biología. El alto rango dinámico revela características en las muestras que permanecen ocultas para otros tipos de detectores de imágenes de rayos X. Además, la estructura del modelo puede visualizarse gracias a la sensibilidad espectral del dispositivo. Sólo se pueden resaltar estructuras específicas y suprimir otras
 
radiografia espectral
 
TOMOGRAFÍA COMPUTARIZADA ESPECTRAL
La tomografía computarizada espectral mejora la obtención de imágenes en 3D, lo que permite avanzar en la identificación de tejidos y la investigación sobre el tratamiento del cáncer.
La radiografía espectral puede ampliarse a 3D mediante tomografía computarizada. Esto permite reconocer distintos tipos de tejido en su forma natural. Este nivel de información puede ser beneficioso para la investigación del tratamiento del cáncer, ya que proporciona mejores datos para la planificación de la irradiación.
 tomografia computerizada espectral

DIFERENCIACIÓN DE TEJIDOS BLANDOS
 
Nuestras innovadoras cámaras de imagen emplean tecnología avanzada para mejorar la claridad y el detalle en el análisis de muestras extensas de tejido.
Nuestros dispositivos emplean una combinación única de imágenes de absorción y mejora del contraste de fases, lo que permite una visualización clara de detalles específicos en muestras de tejido de gran tamaño.
Hemos demostrado la potencia de esta tecnología obteniendo imágenes de una muestra de pulmón de ratón desinflado. Las técnicas de imagen tradicionales tenían dificultades para diferenciar entre la estructura granular de los alvéolos y otras estructuras pulmonares. Nuestro avanzado sistema, sin embargo, puede distinguir entre alvéolos y distintos tipos y estructuras de tejido.
Nuestro sistema de rayos X de alto contraste ajusta con precisión el espectro del haz de rayos X y los niveles de sensibilidad energética del detector para generar imágenes detalladas. Esta tecnología es una potente herramienta para el análisis de tejidos, ya que revela características normalmente ocultas debido al bajo contraste, revolucionando así el estudio de las microestructuras pulmonares.
 diferenciacion tejidos blando

  
 latidos raton
Este vídeo muestra una grabación a cámara lenta de los latidos del corazón de un ratón. El corazón del roedor late a una frecuencia de 670 latidos por minuto, diez veces más rápido que un corazón humano. La grabación se realizó con nuestro detector AdvaPIX a una velocidad de 1.000 fotogramas por segundo. El tejido óseo se suprimió mediante postprocesado para que el corazón fuera visible incluso detrás de la caja torácica. En el vídeo puede observarse cómo se oscurecen o aclaran las distintas cavidades y aurículas del corazón, lo que corresponde al movimiento real de la sangre en el interior del órgano. En este caso, no se utilizó ningún agente de contraste. Ir a los modelos AdvaPIX '
 
 
ADVACAM  es una empresa Fundada en 2013, Su revolucionaria tecnología surgió de la investigación como parte de la colaboración científica original para la física de altas energías iniciada en la década de 1990 en el CERN, y sIguen siendo parte integrante del equipo de Medipix que desarrolla las tecnologías de imagen del futuro.
La innovación es su motor de crecimiento y trabajan sin descanso para ampliar los límites de lo posible con sus soluciones de imagen.

Los detectores patentados de ADVACAM se encuentran entre las tecnologías de imagen más avanzadas del mundo.  Más información aquí
 
En caso de que sea de su interés, será un placer que tengamos una reunión presencial/online.
 
sidilab@sidilab.com

 
 
 

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