肝臓癌TACE治療用超高精細造影CTの至適検査法とナビゲーションAI開発

肝癌TACE治疗超高清增强CT优化检测方法及导航AI开发

• 批准号: 21K15772
• 负责人: 永田 紘之
• 金额: $ 3万
• 依托单位: Fujita Health University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K15772/
• 关键词: 超高精細CT; 肝細胞癌; 肝動脈化学塞栓術; vessel navigation system; AI; DLR

肝臓もしくは膵臓の悪性腫瘍の術前の腹部dynamic CTを、超高精細CTもしくはmultidetector CT（以下 MDCT）でおよそ80症例に施行した。超高精細CTの画像データは、0.25mm、0.5mm、1mmスライス厚で512×512マトリクス、1024×1024マトリクス、2048×2048マトリクスにて、MDCTの画像データは、0.5mm、1mmスライス厚で512×512マトリクスにて、画像再構成をした。画像再構成法はhybrid-type iterative reconstruction（以下 IR）、model-based IR（以下MBIR）、deep learning reconstruction（以下 DLR）を使用した。得られたCT画像の血管描出能を放射線診断専門医が評価し、hybrid-type IRやMBIRと比較した。またこれらの症例のうち、肝細胞癌（hepatocellular carcinoma: 以下 HCC）に対する肝動脈化学塞栓術（transcatheter arterial chemoembolization: 以下 TACE）を予定している症例については、得られたdynamic CTの画像データからartificial intelligence（以下 AI）併用vessel navigation system によるfeeding arteryの検出を試みた。また実際のTACE治療時のdigital subtraction angiography（以下 DSA）の画像データでも同様にfeeding arteryの検出を試みた。Feeding arteryの検出能はdynamic CTと比較し、DSAの画像データの方が優れていることが示唆された。これは肝動脈の描出能に起因するものというよりは、腫瘍の造影効果のタイミングやvessel navigation systemのAIのアルゴリズムが影響していると思われた。AIによるfeeding arteryの検出能に関する問題点はキヤノンメディカルシステムズ社にfeed backしている。

Preoperative dynamic CTを of the abdomen, ultra-high precision CT く <s:1> multidetector CT (hereinafter referred to as MDCT) でおよそ80 cases に underwent た. Ultra fine CT の portrait デ ー タ は, 0.25 mm and 0.5 mm and 1 mm ス ラ イ ス thick で 512 x 512 マ ト リ ク ス, 1024 x 1024 マ ト リ ク ス, 2048 x 2048 マ ト リ ク ス に て portraits, MDCT の デ ー タ は, 0.5 mm and 1 mm ス ラ イ ス thick で 512 x 512 マ ト リ ク ス Youdaoplaceholder0, recomposition of the portrait を た. Image reconstruction methods hybrid-type iterative reconstruction (hereinafter IR), model-based IR (hereinafter MBIR), and deep learning reconstruction (hereinafter DLR) を use た た. The られたCT image and vascular description can を radiological diagnosis specialist が review 価 <s:1>, hybrid-type IRやMBIRと comparison た. Youdaoplaceholder0 れら れら cases of <s:1> うち hepatocellular carcinoma (HCC) に against する transcatheter arterial chemoembolization: Below) with conventional を designated し て い る cases に つ い て は, ら れ た dynamic CT の portrait デ ー タ か ら artificial intelligence (AI) and vessel navigation system に よ る bean artery 検 come out を try みた. Youdaoplaceholder0 During actual <s:1> TACE treatment, <s:1> digital subtraction angiography (DSA for short) is used to create an image of デ <s:1> タで タで タで また similar to にfeeding the artery 検 to perform を tests みた. Can bean artery の 検 out は dynamic CT と し and DSA の portrait デ ー タ の party が optimal れ て い る こ と が in stopping さ れ た. こ れ は hepatic artery の trace can cause に す る も の と い う よ り は, swollen sores の imaging services fruit の タ イ ミ ン グ や vessel navigation system の AI の ア ル ゴ リ ズ ム が influence し て い る と think わ れ た. AI に よ る bean artery の 検 out can に masato す る problem point は キ ヤ ノ ン メ デ ィ カ ル シ ス テ ム ズ club に feed back し て い る.

项目成果

Newly Developed Deep Learning Reconstruction (DLR) for Dynamic Contrast-Enhanced CT Angiography: Comparison of Capability for Image Quality Improvements and Abdominal Arteries Assessments among DLR, Hybrid-Type and Model-Based Iterative Reconstructions (I

新开发的动态对比增强 CT 血管造影深度学习重建 (DLR)：DLR、混合型和基于模型的迭代重建的图像质量改进和腹动脉评估能力比较 (I

• 发表时间: 2022
• 作者: Hiroyuki Nagata;Takahiro Matsuyama;Yoshiharu Ohno;Hirona Kimata;kyouko Itou;Kenji Fujii;Ryota Matsumoto;Akio Katagata;Yumi Kataoka;Yoshihiro Ida;Hokuto Akamatsu;Ryota Hanaoka;Ryoichi Kato;Kazuhiro Katada;Hiroshi Toyama
• 通讯作者: Hiroshi Toyama