2021 Fiscal Year Research-status Report
4次元ノイズ低減法を教師とした拡張知能によるノイズ低減法の心臓CTへの応用研究
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19K17220
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| Research Institution | National Cardiovascular Center Research Institute |
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Principal Investigator |
西井 達矢 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (20749345)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | ノイズ低減 / CT / 心臓CT |
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| Outline of Annual Research Achievements |
心臓CTの現在の臨床的課題(より精緻な構造の描出とより正確な低コントラスト分解能の達成)を解決するために、強力で汎用性のある我々の開発した4次元ノイズ低減法はその可能性があると考えている。臨床への実装にはさらなる汎用性をもとめ4次元ノイズ低減法の弱点(心拍依存や位置合わせ時の位置ずれの影響)を補完する手法が必要であり、拡張知能による学習が適していると考えている。本研究の目的は、4次元ノイズ低減法を適応した教師データを用いて深層学習を行った拡張知能による新たなノイズ低減法を開発し、現在ある心臓CTの臨床的な課題をこの手法の応用で解決できることを実証することである。本年度の課題としては、現在、臨床的な課題として挙げられる不安定プラーク評価や心筋遅延造影CTへの本手法の適応による画質改善の可能性を評価することとしていた。心筋遅延造影CTへの応用は、本手法を用いることで被曝量を3分の1にしながら、これまでと同等の診断能を達成できる点を海外学会で報告し、さらに現在の臨床的に使用している画像に本手法を用いることで、更に診断能を向上できる点も確認でき、現在いずれも論文査読中である。さらに、もう一方の課題である不安定プラーク評価に関しても、45例の臨床データから本手法による診断能の改善が確認されており、本年度中に学会にて報告予定（投稿済）としている。また、昨年度以前に明らかになった臨床実装に係る問題点としては、機器の違いなどによる汎用性を高める必要があったことであるが、複数のCT機器であってもアンサンブル学習の有用性などを確認でき、こちらも報告予定（投稿予定）としている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
原理的妥当性の評価に加え、計画していた複数の臨床データを用いた有用性評価の結果を報告し、論文化中である。
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| Strategy for Future Research Activity |
積極的な臨床応用に向けて、実装方法を検討する。本手法の汎用性を評価するため、多施設共同研究開始に向けて、他機関と検討を開始する。
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| Causes of Carryover |
新型コロナによる海外学会への現地参加が不可能になっているため
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Research Products
(1 results)
