Non-contrast to contrasted abdominal CT volume regression using fully convolutional network

名古屋大学森研究室の小田助教による、非造影CT画像から造影CT画像を生成する研究に関する論文が、CARS 2019に採択されました。日本医学放射線学会と東京大学原田研究室、奈良先端科学技術大学院大学佐藤研究室、九州大学内田研究室およびNIIとの共同研究です。

同一症例の血管造影前と血管造影後のそれぞれのCT画像をペアにして学習データとし、非造影CT画像から造影CT画像への回帰問題を畳み込み深層学習で解く手法を提案しました。

M. Oda, K. K. Kumamaru, S. Aoki, Y. Sato, S. Uchida, T. Harada, K. Aida, S. Satoh, M. Kitsuregawa and K. Mori

Non-contrast to contrasted abdominal CT volume regression using fully convolutional network

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, Volume 14, Supplemental Issue 1, June 2019, S103-S104

https://link.springer.com/journal/11548/14/1/suppl

CARS (Computer Assisted Radiology and Surgery) はコンピュータ支援による放射線医学と外科学に関する世界を代表する学会の一つで、近年はデジタルヘルスケア全般にわたるイノベーションを発表、議論する場となっています。今年の年会議はフランスのブルターニュの中心都市レンヌで6月17日から開催されました。