2022 年度研究成果報告書

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

研究課題

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研究課題/領域番号	19K17220
研究種目	若手研究
配分区分	基金
審査区分	小区分52040:放射線科学関連
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	CT / 心臓CT / ノイズ低減 / 画像後処理 / 深層学習
研究成果の概要	この研究では、心臓CT検査の画質向上を目指し、AI技術を活用した新たなノイズ低減法を開発しました。具体的には、画像のノイズ（画像のざらつき）を大幅に削減することで、これまで困難だった低コントラスト領域の詳細な評価が可能となりました。結果として、冠動脈の不安定なプラークや心筋の病変など、重要な医療情報の把握が改善し、より精度の高い診断を実現することができました。本手法は、臨床画像に対しても大幅なノイズ低減が、撮影したあとの画像を用いても短い時間（2分程度）で処理可能であり、実際の医療現場への適用が期待されます。
自由記述の分野	放射線医学
研究成果の学術的意義や社会的意義	本研究では、AIを用いた新たなノイズ低減法を開発し、心臓CT画像の画質向上を実現しました。これにより、詳細な心筋や冠動脈の評価が可能となり、より精確な診断を可能にすることが期待できます。また、臨床画像を用いたノイズ低減も実現し、実際の医療現場での応用が視野に入っています。学術的には、この研究結果は心臓画像診断の新たな可能性を示しており、複数の海外学会で発表し、複数の査読付きの海外論文としても公表しました。社会的には、本手法を用いた高精度な診断による早期発見・治療の可能性が広がることが期待されます。