Short abstract

Nuclear medicine departments face a shared challenge: rising PET demand, fixed scanner capacity, and growing waiting lists. NUCLARITY^® (Nuclivision, Ghent) is a CE-marked deep learning software that restores diagnostic image quality from acquisitions with up to 50% fewer counts, enabling shorter scan times or lower injected activity without new hardware. Scanner- and viewer-agnostic, PACS-integrated, ¹⁸F/⁶⁸Ga-compatible. A multicenter blinded reader study (Maes et al., EJNMMI, 2025) demonstrated 98.6% sensitivity and 99.4% specificity at 50% count reduction. At ZOL (Genk, Belgium), scan time dropped 40%, daily scheduling increased 20%, and PSMA waiting times fell from over a month to about a week.

Keywords: PET, deep learning, image enhancement, scan time reduction, dose optimisation

Wat doet NUCLARITY®?

Veel afdelingen nucleaire geneeskunde lopen tegen dezelfde muur: één scanner, groeiende vraag, oplopende wachttijden. NUCLARITY^® biedt een directe uitweg. De CE-gemarkeerde deep learning software verbetert PET-beelden van acquisities met tot 50% minder counts, zodat scantijden of toegediende activiteit wordt gereduceerd zonder verlies van diagnostische kwaliteit. Geen nieuwe hardware: automatische DICOM-integratie in het bestaande PACS en processing in minder dan een minuut, operationeel binnen enkele uren. Ondersteunt alle gangbare ¹⁸F- en ⁶⁸Ga-tracers. GDPR-compliant, ISO 13485/27001-gecertificeerd.

Bewezen betrouwbaar

Een geblindeerde multicenter readerstudie bij 65 patiënten en vier tracers toonde 98,6% sensitiviteit en 99,4% specificiteit bij 50% countreductie, met volledig behoud van SUV-kwantificering, en een variatie tussen lezers die groter was dan het verschil tussen standaard- en verbeterde scans (1).

In de praktijk: Ziekenhuis Oost-Limburg

ZOL (Genk) stond voor een bekende uitdaging: één scanner, toenemende vraag, wachttijden van meer dan een maand voor PSMA-PET. Na implementatie van NUCLARITY^® daalde de scantijd 40%, steeg de dagelijkse planning 20%, en kromp de wachttijd tot circa een week. Installatie afgerond in één week, zonder workflowverstoring. Meer use-cases via QR-code of www.nuclivision.com.

Referentie

1. Maes J, et al. Low-count whole-body PET denoising with deep learning in a multicenter, multi-tracer and externally validated study. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2025.