/*横スクロール*/ div.yoko-scroll{ overflow-x:auto; }

DSA (digital subtraction angiography) に代わる可能性を秘めた新技術 DLSA (deep learning subtraction angiography) の開発

この度、当教室の植田大樹によるAIの論文が、放射線科領域のトップジャーナルの雑誌であるRadiologyに掲載されました。

https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2021203692

タイトルは、Deep Learning–based Angiogram Generation Model for Cerebral Angiography without Misregistration Artifactsです。

この研究は、DSAで生じるモーションアーチファクトをAIでなくすというものです。

原理としては、DSAで用いられるマスク画像をAIで代用することで、マスク画像を用いずにDSAの画像を作成します。

DSAで、モーションアーチファクトはつきものですが、ときにそのアーチファクトが手技を困難にします。

それを、AIを用いることでアーチファクトが生じないようにするというものです。

AIは今まで放射線診断学分野に応用されることが多かったですが、IVR学分野に応用した興味深い研究で、今後のDSAのスタンダードを変えるきっかけになりうるような革新的な内容です。
その点をRadiologyでも評価していただきました。

Open Accessになっておりますので、ぜひお読みいただければ幸いです。動画も閲覧できます。