逐次近似再構成を用いた超高精細CTの画質向上と被ばく低減

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今までのCTに比べてはるかに高い空間分解能（解像度）を有する超高精細CTに逐次近似再構成法を併用することで、非常に微細な構造や病変を高画質で描出できるので、さまざまなCT検査で大幅な診断能の向上とX線被ばくの低減が期待されている。本研究では、脳、頭頚部、体幹部、骨関節などの領域で超高精細CTと逐次近似再構成法の併用がもたらす画質の改善と被ばくの低減を検討し、その臨床的有用性を解明する。令和4年度は引き続き頭部CT血管造影では脳動脈穿通枝を主な対象として、上記の臨床的有用性につき招待講演などを行いつつ、論文化を進めている。主に体幹部CTにおけるさらなる画質向上や被ばく低減の目的に人工知能による深層学習を応用した画像再構成法も導入されている。この深層学習再構成法は高性能な逐次近似再構成法により再構成された画像データを教師画像としている。本再構成法も画像ノイズを著明に低減できるとともに、逐次近似再構成と比較して計算時間が短く、自然な画質が維持できるという特長がある。造影腹部骨盤CTでは逐次近似再構成法に加えてこの深層学習再構成法の併用による大幅な被ばく低減、造影剤減量の妥当性を引続き検討している。また、令和3年度の研究代表者の施設異動に伴い、二重エネルギーCTと深層学習再構成法の併用による造影剤減量、さらに画質改善、診断能向上の可能性も検討している。本研究課題においても、すでに国内・国際学会で成果を発表し、招待講演などを行いつつ、論文化を進めている。