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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- 井上 謙一
- 湘南記念病院
書誌事項
- タイトル別名
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- 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>
収録刊行物
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- 人工知能学会全国大会論文集
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人工知能学会全国大会論文集 JSAI2020 (0), 2Q6GS1002-2Q6GS1002, 2020
一般社団法人 人工知能学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390566775142872576
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- NII論文ID
- 130007857028
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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
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可