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腹部臓器の診断においてCTの役割は大きな部分を占めている。CT検査での被ばく低減は重要な課題であり、被ばく低減のための技術進歩は著しい。近年、逐次近似法を用いた再構成法によるノイズ低減が可能になったことで、従来のFiltered Back-projection（FBP）法を用いた撮影と比較して、線量低減撮影が臨床レベルで実用化されている。しかし、単純に低線量撮影を実行すれば画像の質は低下する。今年度は昨年度に引き続き撮影装置、再構成方法に依存しない低線量撮影方法の実現可能性を検討するため、イメージベースのノイズ低減ソフトウェア（NRS）の有用性を検討した。昨年度までにファントム実験により、NRSにより、線量を増加せずとも画質を担保した撮影に実行可能性があることが示されているが、今年度は臨床画像での定量評価を行った。高体重患者では逐次近似法によるノイズ低減効果も限定的である。ノイズ低減のためにスライス厚を厚くすれば病変検出において特異度は上昇するが感度は低下する。体重70kg以上の患者55名の画像情報をもとに物理評価(CNR、SD)と視覚評価（5段階スケール）を行った。画像スライス厚1mmにNRSを付加した群は、逐次近似法で再構成された画像スライス厚1mm群と比較してCNRとSDに有意な改善が見られたが、逐次近似法で再構成された画像スライス厚5mm群とは有意差を認めなかった。視覚評価ではNRSにより有意な画質改善が見られた。NRSにより高体重患者でも撮影線量を増やすことなくthin sliceでの画質が担保され、ノイズの少ない画像を得ることができる。高体重患者でのthin slice画像の運用に臨床的な実行可能性が示された。
研究発表は学会でも評価され、RSNA2018にてCertificate of Merit、画論26th The Best Imageでは最優秀賞を受賞した。
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