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Computers in biology and medicine2018Dec01Vol.103issue()

歯科用ハードウェア患者のCT画質に対する単一エネルギーの金属アーティファクト削減の影響

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文献タイプ:
  • Journal Article
概要
Abstract

背景:Canonの単一エネルギー金属アーティファクト削減(SEMAR)アルゴリズムが、口腔および口腔咽頭のCTイメージングを受けている非削除不可能な歯科ハードウェアを有する患者の主観的で客観的な画像品質を大幅に向上させることができるかどうかを評価します。 材料と方法:SEMARは、154人の患者(46人の女性と108人の男性、平均年齢66.3±10.5歳)の日常的な適応反復用量減少(AIDR)画像から再構築されました。口の床、舌下腺、リンパ環、全体的な印象の主観的なセマールとAIDR画質は、6段階の2人の独立した放射線科医によって評価されました(1 =非常に優れた画質、6 =画質が低い)、口腔および顎大脳外的の評価と比較しました。インターレイター一致は、クラス内相関係数(ICC)を使用して評価されました。目的画像分析は、口の床に関心のある領域(ROI)を配置し、Hounsfieldユニット(HU)および標準偏差(SD)でCT減衰を測定することにより実行されました。 結果:SEMARは、すべての評価者のすべての評価された構造で主観的な画像品質を大幅に改善しました(P <0.001)。さらに、SEMARは目的金属アーティファクトと画像ノイズを大幅に減少させました(P <0.001)。 結論:SEMARは、歯科用ハードウェアによって引き起こされるアーティファクトを減らすことにより、口腔と口腔咽頭のCT画像の診断品質を大幅に改善しました。

背景:Canonの単一エネルギー金属アーティファクト削減(SEMAR)アルゴリズムが、口腔および口腔咽頭のCTイメージングを受けている非削除不可能な歯科ハードウェアを有する患者の主観的で客観的な画像品質を大幅に向上させることができるかどうかを評価します。 材料と方法:SEMARは、154人の患者(46人の女性と108人の男性、平均年齢66.3±10.5歳)の日常的な適応反復用量減少(AIDR)画像から再構築されました。口の床、舌下腺、リンパ環、全体的な印象の主観的なセマールとAIDR画質は、6段階の2人の独立した放射線科医によって評価されました(1 =非常に優れた画質、6 =画質が低い)、口腔および顎大脳外的の評価と比較しました。インターレイター一致は、クラス内相関係数(ICC)を使用して評価されました。目的画像分析は、口の床に関心のある領域(ROI)を配置し、Hounsfieldユニット(HU)および標準偏差(SD)でCT減衰を測定することにより実行されました。 結果:SEMARは、すべての評価者のすべての評価された構造で主観的な画像品質を大幅に改善しました(P <0.001)。さらに、SEMARは目的金属アーティファクトと画像ノイズを大幅に減少させました(P <0.001)。 結論:SEMARは、歯科用ハードウェアによって引き起こされるアーティファクトを減らすことにより、口腔と口腔咽頭のCT画像の診断品質を大幅に改善しました。

BACKGROUND: To evaluate whether Canon's Single-Energy Metal Artifact Reduction (SEMAR) algorithm can significantly improve subjective and objective image quality of patients with nonremovable dental hardware undergoing CT imaging of the oral cavity and oropharynx. MATERIALS AND METHODS: SEMAR was reconstructed from routine Adaptive Iterative Dose Reduction (AIDR) images in 154 patients (46 females and 108 males; mean age 66.3 ± 10.5 years). Subjective SEMAR and AIDR image quality of the mouth floor, sublingual glands, lymphatic ring and overall impression were evaluated by two independent radiologists on a 6-point scale (1 = very good image quality, 6 = poor image quality) and compared to ratings of an oral and maxillofacial surgeon. Interrater agreement was assessed using the intraclass correlation coefficient (ICC). Objective image analysis was performed by placing regions of interest (ROIs) on the mouth floor and measuring CT attenuation in Hounsfield units (HU) and standard deviation (SD). RESULTS: SEMAR significantly improved subjective image quality in all evaluated structures for all raters (p < 0.001). Furthermore, SEMAR significantly reduced objective metal artifacts and image noise (p < 0.001). CONCLUSION: SEMAR significantly improved diagnostic quality of CT images of the oral cavity and oropharynx by reducing artifacts caused by dental hardware.

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