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

2022 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 19K17220
• 研究機関: 国立研究開発法人国立循環器病研究センター
• 研究代表者: 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)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: 心臓CT / 画像処理 / 人工知能 / ノイズ低減

研究実績の概要

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が、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いう仮説に基づき、4次元ノイズ低減法を教師とした拡張知能による新たなノイズ低減法を開発し、さらに現在心臓CTをとりまく臨床的な課題を、この手法の応用によって解決できることを実証した。
本年度は、これまで開発したノイズ低減手法の原理的妥当性と臨床的な課題解決に対する検討結果を複数論文報告をおこなった。第一に、冠動脈CTへのこの拡張知能によるノイズ低減法の原理的妥当性を実証する目的で、臨床画像として65％ものノイズ低減を可能としつつ、冠動脈の狭窄度評価に影響を与えないことを査読付き論文に報告した。第二に、上記報告の上、高リスクプラークの有無を診断するための冠動脈周囲脂肪のCT値に対して、本手法によるノイズ低減が診断能を改善する点も報告した。第三に、心筋遅延造影画像においても本手法の応用が可能であることも論文報告している。具体的には、MRIを正解とした場合に、これまでの3分の1の被ばく線量でも本手法を使用することで、現在と同様の診断能の達成が可能であり、さらに現在使用している画像に対して本手法を応用することで、これまで以上の診断能の達成が可能であることを報告した。

研究成果

• [雑誌論文] Deep Learning-based Post Hoc CT Denoising for the Coronary Perivascular Fat Attenuation Index (2023)
  • 著者名/発表者名: Nishii Tatsuya、Kobayashi Takuma、Saito Tatsuya、Kotoku Akiyuki、Ohta Yasutoshi、Kitahara Satoshi、Umehara Kensuke、Ota Junko、Horinouchi Hiroki、Morita Yoshiaki、Noguchi Teruo、Ishida Takayuki、Fukuda Tetsuya
  • 雑誌名: Academic Radiology 巻: Online ahead of print. ページ: 1～9
  • DOI: 10.1016/j.acra.2023.01.023
  • 査読あり
• [雑誌論文] Deep learning-based noise reduction for coronary CT angiography: using four-dimensional noise-reduction images as the ground truth (2022)
  • 著者名/発表者名: Kobayashi Takuma、Nishii Tatsuya、Umehara Kensuke、Ota Junko、Ohta Yasutoshi、Fukuda Tetsuya、Ishida Takayuki
  • 雑誌名: Acta Radiologica 巻: 64 ページ: 1831～1840
  • DOI: 10.1177/02841851221141656
  • 査読あり
• [雑誌論文] Deep Learning?based Post Hoc CT Denoising for Myocardial Delayed Enhancement (2022)
  • 著者名/発表者名: Nishii Tatsuya、Kobayashi Takuma、Tanaka Hironori、Kotoku Akiyuki、Ohta Yasutoshi、Morita Yoshiaki、Umehara Kensuke、Ota Junko、Horinouchi Hiroki、Ishida Takayuki、Fukuda Tetsuya
  • 雑誌名: Radiology 巻: 305 ページ: 82～91
  • DOI: 10.1148/radiol.220189
  • 査読あり
• [学会発表] High fidelity coronary CT angiography generated by deep learning based post hoc denoising method improved the diagnostic performance of the coronary perivascular fat attenuation index (2022)
  • 著者名/発表者名: Tatsuya Nishii, Takuma Kobayashi, Akiyuki Kotoku, Kensuke Umehara, Junko Ota, Hiroki Horinouchi, Yasutoshi Ohta, Yoshiaki Morita, Takayuki Ishida, Tetsuya Fukuda
  • 学会等名: 108th Scientific Assembly and Annual Meeting of Radiological Society of North America
  • 国際学会