2025.07.25

超低線量CTとAIノイズ除去で肺炎を検出する

カテゴリ

呼吸器疾患
原文タイトル

Denoised Ultra-Low-Dose Chest CT to Assess Pneumonia in Individuals Who Are Immunocompromised
ジャーナル名

Radiology: Cardiothoracic Imaging
年巻号ページ番号

2025 April, Radiol Cardiothorac Imaging 7: e240189
著者

Maximiliano Klug
所属

Division of Diagnostic Imaging, The Chaim Sheba Medical Center, Tel Hashomer, 2 Derech Sheba St, Ramat Gan 5265601, Israel

背景

疾患・治療により免疫機能が低下した患者では、肺感染症の有無をモニタリングする必要がある。胸部コンピュータ断層撮影（CT）は肺炎検出のゴールドスタンダードであるが、頻回のCT撮影による放射線被曝の累積が問題となる。
イスラエルChaim Sheba Medical CenterのKlugらは、肺炎評価のために胸部CT検査を紹介された成人の免疫不全患者（n=54）を対象に、通常線量CTおよび超低線量CT（ULDCT）の撮影を行い、両者の画像と、人工知能アルゴリズムによるノイズ除去後処理を行ったULDCT画像の3種について精度を比較した。

この記事は会員限定記事です。

新規会員登録・コンテンツの閲覧は無料です

会員の方はこちら
会員ではない方はこちら

新着記事

「映像情報Medical」サイトへのアクセスありがとうございます。

本サイトは、国内の医療関係者（医師、技師、看護師等）を対象に、
様々な情報を提供させていただくことを目的としております。

新規会員登録・コンテンツの閲覧は無料です

一般の方や、国外の医療関係者に対する情報提供を目的としたものではないことをご了承ください。

あなたは医療関係者ですか？

映像情報Medicalのご利用にあたってをご確認の上、対象の職種をクリックしてください。

: 医療関係者でない場合は、会社概要ページへお進みください。