書誌事項
- タイトル別名
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- Development of the DSA Method for Coronary Angiography Using Deep Learning Techniques
- シンソウ ガクシュウ オ モチイタ カンドウミャクゾウエイ ニ オケル DSAホウ ノ カイハツ
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説明
<p>【目的】DSA法は冠動脈造影においてはアーチファクトが多く生じるため現在ほとんど利用されていないが，DSA像は診断精度の向上や冠動脈に起因する疾患の新たな病態解明に寄与することが期待できる．本研究では深層学習を用いて冠動脈造影におけるdigital subtraction angiography（DSA）法を開発することを目的とした．【方法】冠動脈造影画像29例を用いた．convolutional neural network（CNN）を基本としたモデルを構築し造影後の画像パッチを入力データ，造影前の画像パッチを教師データとして学習を行った．学習後のモデルを用いてライブ像からマスク像を得て，ライブ像からマスク像を減算することでDSA像を得た．評価は主観的評価，客観的評価の両方を行った．【結果】多くの症例において良好な結果が得られ，本手法は有効であることが確認された．【結語】本研究で開発された新しいDSA法は，冠動脈造影に対してDSAを適用可能とするものである．新しい診断法の開発が期待できる．</p>
収録刊行物
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- 日本放射線技術学会雑誌
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日本放射線技術学会雑誌 78 (2), 129-139, 2022-02-20
公益社団法人 日本放射線技術学会