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2022.12.23

CCTAによるステント内再狭窄の検出性能を深層学習再構成で改善

  1. Deep Learning（深層学習）
  2. サブトラクション法
  3. 心臓CT（冠動脈造影CT）
  • カテゴリ
    心疾患
  • 原文タイトル
    Coronary Artery Stent Evaluation by CTA: Impact of Deep Learning Reconstruction and Subtraction Technique
  • ジャーナル名
    American Journal of Roentgenology
  • 年巻号ページ番号
    2023 January, Am J Roentgenol 220: 63
  • 著者
    Cheng Xu
  • 所属
    Department of Radiology, State Key Laboratory of Complex Severe and Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College, No. 1, Shuaifuyuan, Dongcheng District, Beijing 100730, China.

背景

逐次近似再構成（HIR）を用いた冠動脈CT造影（CCTA）によるステントの評価では、ブルーミング・アーチファクトと呼ばれる不鮮明化が問題となる。
中国Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical CollegeのXuらは、冠動脈ステント患者30名（ステント59個）で実施されたCCTAにおいて、HIRまたは深層学習ベースの再構成（DLR）によって再構成された従来画像およびサブトラクション画像によるステント内再狭窄の評価（読影者2名）を比較した。参照標準としては侵襲的血管造影を用いた。

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