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近年CTの普及により診断用の放射線被曝が増加している。そのため、被曝低減技術の研究が求められている。我々はmassive-training artificial neural network (MTANN)と呼ばれる機械学習技術を用いて低線量CTで撮影した画像を通常線量で撮影したCTと同等まで画質改善が可能かどうか検討した。
通常線量CT画像と低線量CTをMTANNで画質改善を行った仮想通常線量CT画像では肺結節の検出能は同等であった。この技術によりCT撮影の放射線線量を約90%低減できる可能性がある。
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