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Volume 65, Issue 1 （January 2020）

臨床放射線 65巻1号（2020年1月発行）

Japanese English

特集胸部の最新画像情報2020

診療

超高精細CTを用いたびまん性肺疾患評価におけるdeep learning reconstructionの有用性に関する検討 Effect of deep learning reconstruction on the image quality of ultra-high-resolution computed tomography for diffuse lung diseases 三橋耕平 ¹ , 福田大記 ² , 松下彰一郎 ³ , 岩澤多恵 ¹ , 小倉高志 ⁴ , 宇都宮大輔 ⁵ Kohei Mitsuhashi ¹ ¹神奈川県立循環器呼吸器病センター　放射線科 ²東京慈恵会医科大学　放射線医学講座 ³聖マリアンナ医科大学　放射線医学講座 ⁴神奈川県立循環器呼吸器病センター　呼吸器内科 ⁵横浜市立大学大学院医学研究科　放射線診断学 ¹Department of Radiology Kanagawa Cardiovascular and Respiratory Center キーワード：びまん性肺疾患 , ultra-high resolution CT , deep learning reconstruction Keyword: びまん性肺疾患 , ultra-high resolution CT , deep learning reconstruction pp.17-24

発行日 2020年1月10日 Published Date 2020/1/10

DOI https://doi.org/10.18888/rp.0000001105

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参考文献 Reference

近年，超高精細CT（ultra-high resolution CT：U-HRCT）が臨床にも使用できるようになった。U-HRCTスキャナは，0.25mm×160列・1,792チャネルの検出器を備え，従来のCTより高い空間分解能の画像を提供することが可能であり，肺についても病変の描出能の改善が報告されている^1）。

We compared ultra-high-resolution CT images reconstructed with Hybrid Iterative Reconstruction（HIR）（AIDR3D-FC52）and Deep Learning Reconstruction（DLR）（AiCE-body）quantitatively and qualitatively. Noise for DLR images was significantly smaller than those for HIR. The extent of each lesion was almost the same between two kinds of CT images. The peripheral bronchiectasis and intralobular abnormalities were easily recognized in DLR. The score of image quality in DLR was higher than those in HIR. DLR can reduce image noise keeping with sharpness of the peripheral lung structures. Ultra-high-resolution CT using DLR is useful to evaluate diffuse lung diseases.