RSNA2019 Now on Report!@檜垣 徹先生(広島大学)Part4

RSNA2019 Report : RSNA2019 Now on Report!
2019.12.06

 2019/12/5。
 

 
 会期の始めの数日はどんよりとした天気が続いており、終日薄暗く時々小雨がぱらついたりして陰鬱な雰囲気でしたが、3日目くらいから晴れ間が覗くようになりました。今日は抜けるような快晴で、ミシガン湖畔からの眺めはとても綺麗でした。

 SSQ18 Physics (Deep Learning – Dose Reduction and Image Quality)とSSQ19 Physics (Deep Learning – Dose Reduction and Image Quality)が隣り合う部屋で同時進行しており、いずれも興味のある話題でどちらを聴講するか迷ったのですが、SSQ18がVirtual Meetingに対応していたため、SSQ19を聴講しました。

 
Physics (Dual Energy/Spectral CT)
・Thursday 10:30-12:00 PM | SSQ18 | Room: E353A

 Dual-energy CTに関連した演題の集まるセッションで、DECTのmaterial decompositionの精度を向上させる手法や、K edgeを活用することでヨードとカルシウムを分離する試みなどが報告されていました。中でも特に興味深かったのは、シーメンスの2管球CT装置に、錫/金フィルタを用いたスプリットフィルター方式を組み合わせることで3つの線質のビームを発生させたSSQ18-02 Implementation of Multi-Energy CT with Triple-Beam Dual-Source CTでした。つまるところのTriple-energy CTであり、基礎検討として3つの元素(ヨード、ガドリニウム、ビスマス)を分離できるかを検討していました。いずれもCT造影剤として利用可能性のある元素であり、複数造影剤を用いた造影検査の可能性が示されました。

 
Physics (Deep Learning – Dose Reduction and Image Quality)
・Thursday 10:30-12:00 PM | SSQ19 | Room: E353B

 Deep learning reconstructionに関する演題が集められたセッションで、GEのTrueFidelityやCanonのAiCEが早速検証されていました。DLRを用いることで通常線量画像の画質を向上させたり、逆に画質を保ったまま線量を低減させたりする演題がみられました。中には、Deep learningを応用することで金属アーチファクトを低減する、という変わり種もあり、Deep learningはアイディアと応用次第で色々なことができそうだと感じました。

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