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RSNA2019 Now on Report!@藤原 誠先生(大分県厚生連鶴見病院 放射線技術科)Part4

RSNA2019 Report : RSNA2019 Now on Report!
2019.12.05

 RSNA 4日目の朝の移動手段は、今までと違うルートの電車を利用することにしました。
 会場近くの駅で下車すると、眼下には中国を連想させる景色が見えました。詳しく調べてみると、シカゴのチャイナタウンのようです。サンフランシスコやニューヨークに比べると小さいようですが、中西部ではナンバーワンの大きさを誇るようです。ここに行きたい気持ちを抑えて会場へ向かいます。
 

シカゴのチャイナタウンの様子

 
 昨日展示ブースを見終えたこともあり、じっくりとDigital Posters and Exhibitsの演題を見ることにしました。その中のひとつを紹介します。

 
The Image Quality of Ultra-High-Resolution CT with Deep Learning-Based Reconstruction Attracted the Diagnostic Radiologists!
・All Day | PH110-ED-X | PH Community, Learning Center Digital Education Exhibit
カテゴリー:【CT】【Physics and Basic Science】

 高精細CT装置においてさまざまな画像再構成方法の違いによる画質評価を行っていました。なお、再構成方法はDeep Learning Reconstruction(DLR)、FBP再構成方法、ハイブリッドIRおよびモデルベースIR(MBIR)間で行っており、画質評価は解像特性およびノイズ特性で行っていました。
 解像特性はMBIRが最も優れる結果となり、ノイズ特性はDLRが最も優れるという結果でした。また、金属アーチファクト低減(MAR)処理を行った画像では、MBIRによるMARに対してDLRによるMARが、画質向上するという結果でした。
 なお、画像再構成時間はMBIRに対してDLRが約1/8短縮しており、MAR画像処理の場合は、約1/6短縮していました。
 したがってMBIRに対してDLRは、アーチファクトを含む画像ノイズを抑制し、低コントラスト検出能が向上すると報告していました。また、放射線科医による読影の際、DLRは視覚的な低周波ノイズを感じず、画質向上に大きく寄与するとまとめていました。
 高精細CT装置においても画質特性を充分に理解しておかなければならないと感じました。

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