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本研究の目的は，デュアルエネルギーCT(dual energy CT;DECT)と深層学習の応用により，CTのみから腰椎手術支援画像作成を試みることである．対象は，単椎間の低侵襲椎弓切除術術前に，SOMATOM Drive(Siemens)による腰椎非造影DECTと，腰椎非造影MR myelography(MRM)を施行した患者である．
令和3年度は，腰椎非造影DECTの再構成法の違いによる，硬膜管と神経根の描出能について調べた．逐次近似画像再構成法(ADMIRE)(Siemens)の強度による硬膜管-黄色靱帯間と硬膜管-椎間板間のコントラストの違いについて調べた結果，両者共ADMIREの強度を上げる程コントラストは上昇した(ADMIRE=3<4<5)．仮想単色X線画像(Mono+)(Siemens)における硬膜管-黄色靱帯間と硬膜管-椎間板間のコントラストは，それぞれ，100 keVと190 keVで最も良かったが，両者共Mono+未使用の100 kV/Sn140 kV混合画像の方がより良いコントラストを示した．
令和4年度は，ADMIRE=5併用混合画像の3Dデータから腰椎非造影CTミエログラフィー(non-contrast CT myelography;NC-CTM)を作成して教師画像とし，3D U-Netを用いた学習と交差検証を行った．その結果，学習済み3D U-Netモデルより生成されるNC-CTMは，教師画像と高い類似度を示した．
令和5年度には，ADMIRE＝5併用混合画像のNC-CTMを症例毎に改めて見直す作業を行った．MRMでは脊椎インプラントからの金属アーチファクトにより画質劣化を来すが，NC-CTMでは金属アーチファクト低減技術(iMAR)(Siemens)を併用することで，良好な画質の脊髄腔画像が得られた．
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