会期も終盤を迎え、だんだんと身体が重くなってきました。依然として気温も低く、先日積もった雪はずっと残っています。
このまま風邪を引いてしまわないか心配ですが、残りの会期を頑張って乗り切ろうと思います。今回はCTのPhysicsのセッションからいくつか演題をご紹介します。
Task-Based Image Quality Assessment of X-ray CT Using Convolutional
Neural Networks
Physics (CT: Image Quality) (SSK18-02)
CTの画質の定量化は大きな課題で、いくつかの定量的な物理指標はありますが、人間の視覚特性を反映しているとは限りません。この演題では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて人間の視覚特性に準じた画質評価ができないか検討していました。
様々な条件で撮影したファントム画像をはじめに人間が評価し、評価情報を教師データとしてCNNをトレーニングしていました。その結果、人間の視覚特性に近いモデルオブザーバが構築できたと結論づけています。ちょうど自分たちでも同じことをやろうと実験を進めていたので、負けないように追いつければと思います。
Can Deep Learning Unseat Iterative Reconstruction for Low-Dose CT?
Physics (CT: Image Quality) (SSK18-07)
深層学習を用いて低線量CT画像の画質を改善するという内容です。逐次近似画像再構成法など、画質改善ができる様々な手法が商品としてリリースされていますが、スムージングが強すぎたりテクスチャが不自然になったりするという問題が未だ残っています。Deep learningを用いた新たな画像再構成の概念は、このような問題を解決できる可能性が示されていました。各CTメーカーもすでに開発に取り組んでおり、今後はこれに関連する様々な製品が登場しそうです。
学会のあとは、いろいろな施設の先生方との懇親会に参加しています。RSNAは日本全国、世界各国の先生方が一同に介するため、交流という意味でもとても重要な機会だと思います。
