高精細CT画像にdeep learning reconstructionを適用した慢性閉塞性肺疾患の気道病変の定量評価: wall area percentageとforced expiratory volume in one second percentageとの相関
書誌事項
- タイトル別名
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- Quantitative Evaluation of Airway Lesions in Chronic Obstructive Pulmonary Disease by Applying Deep Learning Reconstruction to Ultra-high-resolution CT Images: Correlation between Wall Area Percentage and Forced Expiratory Volume in One Second Percentage
- コウセイサイ CT ガゾウ ニ deep learning reconstruction オ テキヨウ シタ マンセイ ヘイソクセイ ハイ シッカン ノ キドウ ビョウヘン ノ テイリョウ ヒョウカ : wall area percentage ト forced expiratory volume in one second percentage ト ノ ソウカン
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抄録
<p>【目的】Wall area percentage(WA%)の測定にAdvanced intelligent Clear-IQ Engine (AiCE) lungで再構成した高精細画像を使用して,第7世代気管支までWA%を測定し,遠位気管支で測定したWA%ほど呼吸機能(FEV1%)との相関がより強くなることを示す.更に,空間分解能が高い画像から測定したWA%ほどFEV1%との相関が強くなることを実証する.【方法】AiCE bobyおよびAiCE lungで再構成した高精細画像の物理評価および臨床評価を行った.物理評価では,modulation transfer function(MTF)およびnoise power spectrum(NPS)を測定した.臨床評価は,右肺のB1とB10の第7世代気管支までのWA%を測定し,FEV1%との相関係数を求めた.【結果】MTFはAiCE lungのほうがAiCE bodyよりも高かった.NPSは低周波域においてAiCE bodyと比べてAiCE lungのほうが低下していた.臨床評価は,AiCE body,AiCE lungともB1とB10の第7世代までの気管支のWA%を測定でき,遠位気管支で測定されたWA%ほどFEV1%との相関が強くなった.WA%とFEV1%との相関値は,AiCE lungのほうがAiCE bodyよりわずかに強かった.【結語】AiCE lungで再構成した高精細画像を使用して,第7世代気管支でWA%を測定することにより,WA%とFEV1%との相関が強くなることを示した.また,測定用画像の空間分解能が高いほどWA%とFEV1%との相関が強くなることを実証した.</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 (10), 1167-1175, 2022
公益社団法人 日本放射線技術学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390293810374967296
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- NII書誌ID
- AN00197784
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- ISSN
- 18814883
- 03694305
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- NDL書誌ID
- 032488936
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- PubMed
- 35989253
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- Crossref
- PubMed
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可