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J-GLOBAL ID：202202218130984566   整理番号：22A0223809

膵臓プロトコル二重エネルギーコンピュータ断層撮影のための深層学習画像再構成アルゴリズム:画像品質とヨウ素濃度の定量化【JST・京大機械翻訳】

Deep learning image reconstruction algorithm for pancreatic protocol dual-energy computed tomography: image quality and quantification of iodine concentration

著者 (11件)： Noda Yoshifumi (Department of Radiology, Gifu University, Gifu, Japan) ,  Kawai Nobuyuki (Department of Radiology, Gifu University, Gifu, Japan) ,  Nagata Shoma (Department of Radiology, Gifu University, Gifu, Japan) ,  Nakamura Fumihiko (Department of Radiology, Gifu University, Gifu, Japan) ,  Mori Takayuki (Department of Radiology, Gifu University, Gifu, Japan) ,  Miyoshi Toshiharu (Department of Radiology Services, Gifu University Hospital, Gifu, Japan) ,  Suzuki Ryosuke (Department of Radiology Services, Gifu University Hospital, Gifu, Japan) ,  Kitahara Fumiya (Department of Radiology Services, Gifu University Hospital, Gifu, Japan) ,  Kato Hiroki (Department of Radiology, Gifu University, Gifu, Japan) ,  Hyodo Fuminori (Department of Radiology, Frontier Science for Imaging, Gifu University, Gifu, Japan) ,  Matsuo Masayuki (Department of Radiology, Gifu University, Gifu, Japan)
資料名： European Radiology  (European Radiology)
巻： 32  号： 1  ページ： 384-394  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4351A  ISSN： 0938-7994  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:深部学習画像再構成(DLIR)を用いて再構成した膵プロトコル二重エネルギーコンピュータ断層撮影(DECT)における画像品質とヨウ素濃度(IC)測定を評価し,それらをハイブリッド反復再構成(IR)を用いて再構成した画像と比較した。方法:局所制度レビューボードはこの前向き研究を承認した。すべての参加者から書かれたインフォームドコンセントを得た。膵臓癌(PC)の30人の連続した参加者は,初期評価のために膵臓プロトコルDECTを受けた。DECTデータを70keVで40%適応統計的反復再構成-Veo(ハイブリッド-IR)とDLIRを用いて中と高レベル(それぞれDLIR-MとDLIR-H)で再構成した。PCの診断受容性と不一致を5ポイントスケールを用いて定性的に評価した。腹大動脈,膵臓,PC,肝臓および門脈のIC値;標準偏差(SD);そして変動係数(CV)を計算した。定性的および定量的パラメータを,ハイブリッドIR,DLIR-MおよびDLIR-H群の間で比較した。結果:PCの診断受容性と不一致は,他の群(p<0.001-.001)と比較して,DLIR-M群で有意に良好であった。解剖学的構造のIC値は3群間でほぼ同等であった(p=0.001~1.9)。IC値のSDはDLIR-H群で有意に低かった(p<0.001)。結論:DLIRは,画像品質を有意に改善し,ハイブリッドIRよりIC値の変動性を減少できた。キーポイント:画像品質と膵臓癌の視認性は,DLIR-M.DLIRがバックグラウンドノイズを有意に減らし,SNRとCNRを改善した。ヨウ素濃度の変動性はDLIRで低下した。Copyright European Society of Radiology 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  標準偏差 ,  *ヨウ素 ,  *画質 ,  再構成 ,  門脈 ,  腹大動脈 ,  膵臓腫瘍 ,  *計算機トモグラフィー ,  変動係数 ,  インフォームドコンセント ,  *画像再構成 ,  前向きコホート研究
準シソーラス用語： 反復再構成 ,  *再構成アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 多検出器計算機トモグラフィー ,  深層学習 ,  膵臓癌

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (10件)： 膵臓 ,  プロトコル ,  エネルギー ,  コンピュータ断層撮影 ,  深層学習 ,  画像再構成 ,  アルゴリズム ,  画像品質 ,  ヨウ素 ,  定量化