腹部CTの画質評価新しい深い学習画像の再構築：初期経験

目的。この研究の目的は、腹部のコントラスト強化腫瘍学的CTで、深い学習画像再構成（DLIR）アルゴリズムの定量的および定性的評価を実行することでした。材料および方法。ポータル静脈相腹部CTとの腫瘍学的病期分類を受けている成人の症例のレトロスペクティブレビュー（2019年4月5日）を実施しました。、および高強度。減衰とノイズ測定が実行されました。検査の詳細を盲目にした2人の放射線科医は、6つのカテゴリを採点し、全体的な画質、病変の診断の自信、アーティファクト、画像ノイズとテクスチャー、病変の陰謀、解像度の再構成を比較しました。結果。DLIRは、30％のASIR-Vが行ったよりも優れたコントラスト対雑音比を持っていました。高強度DLIRが最高のパフォーマンスを発揮しました。高強度DLIRは、騒音の47％の減少と関連しており、30％のASIR-Vと比較して、コントラストとノイズの比率が92〜94％増加しました。全体的な画質と画像ノイズとテクスチャの場合、DLIRは30％を超えるASIR-Vを超えて、DLIR強度が増加するにつれて大幅に高いスコアを獲得しました。合計193の病変が確認されました。病変診断の信頼性、陰謀性、およびアーティファクトスコアは、すべてのDLIRレベルで30％ASIR-Vよりも有意に高かった。再構築方法の間で知覚された解像度に有意な違いはありませんでした。結論。30％のASIR-Vと比較して、DLIRは門脈の静脈相における腹部のCT評価を改善しました。DLIR強度は、徐々に高いDLIR強度とともに増加する、軽度のぼやけに比べて臨床タスクの希望の除去の程度のバランスをとるために選択する必要があります。

OBJECTIVE. The purpose of this study was to perform quantitative and qualitative evaluation of a deep learning image reconstruction (DLIR) algorithm in contrast-enhanced oncologic CT of the abdomen. MATERIALS AND METHODS. Retrospective review (April-May 2019) of the cases of adults undergoing oncologic staging with portal venous phase abdominal CT was conducted for evaluation of standard 30% adaptive statistical iterative reconstruction V (30% ASIR-V) reconstruction compared with DLIR at low, medium, and high strengths. Attenuation and noise measurements were performed. Two radiologists, blinded to examination details, scored six categories while comparing reconstructions for overall image quality, lesion diagnostic confidence, artifacts, image noise and texture, lesion conspicuity, and resolution. RESULTS. DLIR had a better contrast-to-noise ratio than 30% ASIR-V did; high-strength DLIR performed the best. High-strength DLIR was associated with 47% reduction in noise, resulting in a 92-94% increase in contrast-to-noise ratio compared with that of 30% ASIR-V. For overall image quality and image noise and texture, DLIR scored significantly higher than 30% ASIR-V with significantly higher scores as DLIR strength increased. A total of 193 lesions were identified. The lesion diagnostic confidence, conspicuity, and artifact scores were significantly higher for all DLIR levels than for 30% ASIR-V. There was no significant difference in perceived resolution between the reconstruction methods. CONCLUSION. Compared with 30% ASIR-V, DLIR improved CT evaluation of the abdomen in the portal venous phase. DLIR strength should be chosen to balance the degree of desired denoising for a clinical task relative to mild blurring, which increases with progressively higher DLIR strengths.