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2023.11.10

造影不良症例の解決方法 Mix-Add

  1. AiCE
  2. Aquilion
  3. Deep Learning Reconstruction(DLR)
  4. DICOMデータ有り
  5. 造影CT

ご紹介頂く先生

三村尚輝*1山中良太*2
福山市民病院 医療技術部 放射線科*1/日本赤十字社 岡山赤十字病院 中央放射線部*2

 

医療機器情報

CT
Aquilion ONE GENESIS EDITION(キヤノンメディカルシステムズ株式会社)
造影剤注入装置
Dual shot GX7(株式会社根本杏林堂)
ワークステーション
Ziostation2(ザイオソフト株式会社)
SYNAPSE VINCENT(富士フイルムメディカル株式会社)

 

はじめに

Three-dimentional computed tomography(3D-CT)で血管を良好に描出するためには、通常のスクリーニング検査とは異なる造影剤の注入法や撮影タイミングで造影CT検査を施行し、血管のCT値を高くする必要がある。

特に良好な血管のvolume rendering(VR)処理のためには、高い造影効果が必須である1~3)。しかし、実際の臨床現場ではさまざまな要因で造影不良となる症例が存在し、VR処理に難渋する場面にも遭遇する。

本稿では、造影不良の症例の造影効果を増強する画像処理技術について報告する。

 

技術解説

キヤノンメディカルシステムズ社製のCT装置に標準搭載されているアプリケーション「Add/Subtract」では2つの画像の加算(Add)、減算(Subtract)が可能である。また、CT装置だけでなく、ワークステーションでも同様の処理は可能である(図1)。

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