Deep LearningによるCT画像再構成アルゴリズム True Fidelity

著　者

山﨑暁夫（三重大学医学部附属病院 放射線部）
永澤直樹（鈴鹿医療科学大学 保健衛生学部 放射線技術科学科）
市川泰崇（三重大学大学院 医学系研究科 放射線医学講座）

はじめに

近年、各分野において人工知能の利用が急速に進んでいる。CT画像再構成法にもDeep Learningによる手法が各社からリリースされており、臨床で広く使用されている。

当院においてもGE社のDeep Learning Image Reconstruction（DLIR）であるTrue Fidelityを臨床導入している。True Fi-delityはdeep neural network（DNN）を活用したリコンエンジンにより再構成された画像の名称である。

このDNNは高画質のFBP画像を教師画像として含んだ膨大なデータセットを用いて、繰り返し学習により構築されたもので、臨床で撮影されたCTデータの画像再構成では、学習ずみDNNを用いて処理を行い、教師画像のようなテクスチャでノイズの少ない高品質なCT画像として再構成される¹⁾。