抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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目的:人工知能(AI)画像最適化技術による低用量胸部CTスキャンの画質及び放射線量への影響を検討する。方法:前向きに2019年7月から8月まで、吉林大学第一病院において、NeuVizPrimeCTにて胸部CTスキャンを行った80例の患者を、乱数表法でA、Bの2群に分け、各群40例に分けた。A群は低用量群,B群は通常の用量群,それぞれ100と120kVの管電圧を採用し,両群とも自動管電流技術を採用し,ミリアン秒はそれぞれ70と140mAsを参照した。再構成方法の違いにより、低用量成分をA1、A2の2つの亜群、A1群を低用量反復群とし、反復アルゴリズム(ClearView50%)を用いて画像を再建した。A2群は低用量AI群であり、AI画像最適化アルゴリズムを用いてA1群画像をさらに最適化した。B群は反復アルゴリズム(ClearView50%)を用いて画像を再構成した。容積CT線量指数(CTDIvol),線量長さ積(DLP)および有効放射線量(E)の値により,A,B両群の放射線量の違いを比較した。A1,A2およびB群の関心領域のノイズ値(SD),信号対雑音比(SNR)およびコントラスト雑音比(CNR)を比較した。2名の高年資放射線科医師からLikert5級スコア法で3群の画質を主観的に評価した。結果:A、Bの2群患者の臨床資料の比較に統計学的有意差がなかった。A群はB群[(1.48±0.49)mSvvs.(5.30±1.40)mSv],有効放射線量は約72.1%減少した。画質に関しては,A1群のSDはB群よりも高く,SNRおよびCNRは低かった(ZSD=-4.24,ZSNR=-2.54,tCNR=-2.27,P<0.05)。AI最適化後,A2群のSDはB群より著しく低く(ZSD=-28.24,P<0.001),SNRとCNRはB群より有意に高かった(tSNR=-26.04,tCNR=-36.88,P<0.001)。両群の画像ノイズの主観的スコアには有意差がなかったが,B群の肺内組織像はA2群より優れていた(χ2=4.96,7.04,P<0.05)。結論:放射線量が約72.1%低下した場合、AIで最適化した低用量胸部CT画像は、通常の線量画質レベルに達することができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】