健康

ディープラーニングノイズ除去ソフトウェアは、頸部CT検査中の放射線被曝量を従来の25%まで削減できる

この研究では、研究者らは、頸部腫瘍の疑いのある患者を対象に、2023年9月から12月までに行われた頸部CTスキャンを遡及的に調査した。研究チームは、Advanced Modeled Iterative Reconstruction（オリジナル）を使用してスキャンを100％再構成し、従来の放射線量の50％と25％をシミュレートし、ノイズ除去ソフトウェアを使用して後処理した。その後、盲検化された放射線科医3名が、画質、診断の信頼性、鮮明さ、コントラストに基づいて各データセットを評価した。 それぞれの異なる線量レベルにおいて、ノイズ除去されたデータセットでは、元のデータセットと比較して画像ノイズが大幅に低下し、コントラスト対ノイズ比 (CNR) が高くなることが確認されました。放射線科医はまた、従来の線量の 100 % および 50 % で、元のデータセットよりもノイズ除去後の画像の品質、診断の信頼性、鮮明度、コントラストが高くなったと評価しました。 「元のデータセットでは放射線量が減少すると主観的な画質が低下しましたが、ノイズ除去されたデータセットでは画質は高いままでした」と著者らは説明しています。「驚くべきことに、25% mAsノイズ除去データセットと100% mAs元のデータセットの主観的な画質特性には大きな違いはありませんでした。」 著者らは、同様のアルゴリズムを利用することで、対象患者全員、特に繰り返しのスキャンにより放射線誘発性悪性腫瘍のリスクがある若年者に対する放射線被曝を最小限に抑えることができると示唆した。 研究概要は以下から閲覧できます。 ここ。 #ディープラーニングノイズ除去ソフトウェアは頸部CT検査中の放射線被曝量を従来の25まで削減できる