特集 AI と心臓病診療日常診療への可能性を探る
識る9
深層学習を応用した画像再構成法
檜垣 徹
1
,
立神 史稔
1
,
中村 優子
1
,
粟井 和夫
1
1広島大学大学院医系科学研究科放射線診断学
キーワード：
深層学習
,
画像再構成
,
CT
,
MR
,
冠動脈アンギオグラフィ
Keyword:
深層学習
,
画像再構成
,
CT
,
MR
,
冠動脈アンギオグラフィ
pp.1060-1064
発行日 2021年11月9日
Published Date 2021/11/9
DOI https://doi.org/10.18885/HV.0000000699
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CT検査においては，冠動脈CTをはじめとしたさまざまな検査に伴う放射線被ばくの高さが問題視されており1），被ばく低減が求められている。またMRにおいては，検査スループット向上のための撮影時間短縮が望まれている。近年，深層学習を応用した画像再構成法（DLR）が登場し，これらの問題が解決されつつある。本稿では，DLRについて，原理を解説し臨床例を示す。
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