低線量CBCTAIモデルの臨床適用

概要

コーンビームCT（CBCT）は、インターバンショナルデジタル減影血管造影（DSA）に使用される画像モダリティです。コーンビームX線スキャンとコンピュータ再構成を通じて、三次元画像を生成します。臨床的には、CBCTは肺や肝臓の腫瘍に対する穿刺を導き、肝がんや脳血管疾患の介入後の結果を評価します。しかし、CBCTガイドの介入は高い患者の放射線曝露を伴い、被ばく量の削減は画像品質を低下させ、手技の結果に影響を与えます。研究では、100 mGyの放射線増分が癌リスクを1.96倍に増加させると報告されています。 人工知能は低被ばくCBCTを可能にします。私たちの前のDeepPriorCBCTモデルは、神経ディスクリート表現学習を使用して解剖学的先行情報を埋め込み、胸部CBCTの被ばく量を通常のプロトコルの1/6に減らしつつ、画像品質を維持しました。さらに、脳、胸部、腹部をカバーする55,000の前再構成CBCTデータセットを使用して、DeepPriorCBCT-V2を開発しました。この多臓器モデルは、標準的な放射線被ばく量の1/6で画像品質を維持します。しかし、その実際の臨床性能はまだ確認されていません。したがって、この前向き多施設ランダム化比較試験を設計し、DeepPriorCBCT-V2の臨床適用性を評価しました。