論文ID: 21031
【目的】大腸CT検査では患者被ばく線量を考慮し低線量撮影を行っている。本研究では画像再構成法であるhybrid iterative reconstruction(Hybrid IR)とdeep learning reconstruction(DLR)を用いた画像を比較検討し, 更なる被ばく低減と画質担保について検討した。
【対象と方法】撮影条件standard deviation(SD)8, SD30, SD40にて大腸CTファントムを撮影して被ばく線量を測定した。得られた画像データをDLRとHybrid IRにて再構成を行い, 10mm, 7mm, 5mmの模擬ポリープの最大径およびmodulation transfer function(MTF), noise power spectrum(NPS), low-contrast object specific contrast to noise ratio(CNRLo)の物理的評価とvirtual endoscopy(VE)画像の視覚的評価について検証した。
【結果】被ばく線量はSD8:12mGy, SD30:0.6mGy, SD40:0.3mGyであった。
模擬ポリープの計測値と撮影線量および画像再構成法の関係には有意差が認められなかった。MTF, NPS, CNRLoの物理的評価は全てにおいてDLRがHybrid IRよりも優れ, 特に低線量領域, 低周波数領域で顕著であった。VE画像においてDLRはHybrid IRより視認性が優れていた。
【結語】低線量撮影のSD40で患者被ばく線量の低減を図りDLRで画像再構成を行うことで, 画質を担保したまま, 病変を正確に計測することができる可能性が示唆された。