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深層学習を用いて開発されたCT画像再構成アルゴリズム：医療機器ニュース

GEヘルスケア・ジャパンは、深層学習を用いて開発したCT画像再構成アルゴリズム「TrueFidelity」を発売する。大幅な被ばく低減が期待でき、画像テクスチャーの変化を抑えた読影しやすい高画質による診断能向上に貢献する。

» 2019年05月02日 15時00分 公開
[MONOist]

　GEヘルスケア・ジャパンは2019年4月9日、深層学習を用いて開発したCT画像再構成アルゴリズム「TrueFidelity（トゥルー フィデリティー）」を発表した。同社の「Revolution CT」とセット、または、既に同機器を使用しているユーザーに向け同年5月1日に発売する予定だ。

　TrueFidelityは、Edisonプラットフォームで開発されたアルゴリズムだ。専門医からのフィードバックにより、最も診断しやすいとされた条件の画像データをGround Truth（教師画像）に採用。ノイズ低減による被ばく低減と画像テクスチャーの変化を抑えた診断しやすい高画質を得ることに成功した。

　空間分解能と画質を維持しながら、ノイズを低減した。特に、頭部や腹部領域など密度分解能が求められる領域での読影の負担を軽減し、放射線被ばくに対する感度を高めた。コントラストが得にくい小児検査での有用性も期待できる。また、深層学習を用いて開発されたCT画像再構成アルゴリズムとしては初の全身領域対応だ。

photo 画像再構成の変遷と「TrueFidelity」コンセプト（クリックで拡大） 出典：GEヘルスケア・ジャパン
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