非造影乳房MRIからの造影画像自動生成モデルの構築

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タイトル別名
  • Artificial Enhanced MRI Imaging Generative Model

抄録

<p>[背景]BRCA1/2遺伝子変異を持つ乳癌のハイリスクグループに対し、乳癌検診として乳房MRIによるスクリーニングが勧められている一方、毎年造影MRIを受けることによるデメリットも少なくない。そこで単純MRIから造影剤を用いずに造影MRI画像を生成するモデルを構築した。 [方法と対象]当院で撮影された原発性乳癌と診断された症例の造影MRI画像の内、脂肪抑制T1強調画像(T1)、脂肪抑制T2画像(T2)、拡散強調画像(DWI)、造影早期相画像(早期相)の切断面が 4種類全て一致している画像を用いた。U-Netを用いて、T1、T2、DWIから早期相を推定するよう学習させた。 [結果]MSEを264まで減少させ得た。その時のピーク信号対雑音比は55.1dBと適切に画像が生成されていた。 [考察]造影MRI画像を造影剤を用いずに生成することができれば、将来の MRIによるスクリーニングもより安全に効率よく施行され得る。より精度を向上させ実臨床への応用を目指す。</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390566775142872576
  • NII論文ID
    130007857028
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2020.0_2q6gs1002
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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