深層学習を用いたメタリックアーチファクトの低減手法

抄録

X線CT画像を撮影する際，体内に金属片が存在するとメタリックアーチファクトが発生する．これにより金属周辺に画像欠損が発生し，読影する際の妨げになることがある．現在ではさまざまなメタリックアーチファクト低減手法がいくつか提案されているが，その精度には限界がある．特にペースメーカーリード由来のメタリックアーチファクトは，その出現部位によっては冠動脈の評価が困難になる場合がある．本研究では機械学習を用いてペースメーカーリード由来のメタリックアーチファクト低減手法を提案し，その低減精度の評価を行った．