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近年では、CT-extra cellular volume fraction (ECV：細胞外液分画)による心筋性状評価が可能となり、心不全診療にも応用可能となってきた。しかし、追加撮像による被ばく増加や、Hct値を得るための採血が必要であるなどの課題が未だに残存しており、臨床普及への制限となっていた。これらの課題解消のため、我々はAIを用いた低侵襲・低被ばくECV評価法を考案した。本研究は、AIを用いたHct値の予測により採血処置を不要とし、さらに、ECV計算のために必要な追加撮像を、通常の冠動脈石灰化画像から予測モデルを作成することにより省略化し、被ばく線量を低下させることを目的とする。
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