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J-GLOBAL ID：202002282313863784   整理番号：20A2585869

人工知能画像最適化技術の低用量胸部CT検査における予備応用研究【JST・京大機械翻訳】

Impact of artificial intelligence imaging optimization technique on image quality of low-dose chest CT scan

著者 (4件)： Zhang Lei (吉林大学第一医院放射科,長春 130021) ,  Shi Hongkun (吉林大学第一医院放射科,長春 130021) ,  Dong Shushan (東軟医療系統股fen有限公司CT産品事業部,沈陽 110167) ,  Zhu Wanan (吉林大学第一医院放射科,長春 130021)
資料名： Zhonghua Fangsheyixue yu Fanghu Zazhi  (Zhonghua Fangsheyixue yu Fanghu Zazhi)
巻： 40  号： 9  ページ： 722-727  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2326A  ISSN： 0254-5098  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 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】

シソーラス用語： SN比 ,  *最適化 ,  雑音 ,  乱数 ,  *最適化手法 ,  画質 ,  *人工知能 ,  放射線量 ,  計算機トモグラフィー
準シソーラス用語： 管電圧 ,  *胸部CT ,  反復アルゴリズム ,  関心領域 ,  管電流 ,  画像雑音 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 放射線医学一般  (GC04011Q) ,  循環系の医学一般  (GJ01010Z) ,  放射線を利用した診断  (GC04020K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 人工知能 ,  最適化技術 ,  低用量 ,  胸部CT ,  検査 ,  応用 ,  研究