Radiomicsによる仮想CT Angiographyの開発

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本研究の目的は造影剤を使わないで非造影CT画像から仮想的に大動脈の造影画像を生成することである。仮想造影画像を作成するために非造影CT上の大動脈の画素値の集合を網羅的に統計解析することを考えていたが、研究開始後に畳み込みニューラルネットワークを用いたdeep learningにより得られた非造影CT画像上の特徴マップを用いて仮想造影CTを生成する方針とした。また、水平断のCT元画像から大動脈の仮想造影画像を生成するよりも、まずCT画像上の大動脈の位置を自動で同定した後に大動脈含めて切り抜いた画像から大動脈の仮想的造影画像を生成した方が質の高い画像が得られると考えた。そこで、CT元画像から大動脈の位置を自動で検出するdeep learningモデルを作成してそのモデルの性能を評価した。作成したモデルの性能が十分に高いことを確認した。このモデル作成と性能の検証と並行して非造影CTから仮想造影CTを生成するモデルを作成するために非造影CTと造影CTの画像データを収集した。