除脂肪体重の低単エネルギー画像と深層学習ベースの再構成を使用した低コントラスト線量肝臓 CT

CT におけるヨウ素化造影剤の使用は、用量依存的に即時型過敏反応と関連しています。 したがって、肝細胞癌 (HCC) 患者を含め、繰り返し CT 検査が必要な患者では、CT 検査の造影線量を減らすことが重要です。 デュアルエネルギー CT の低モノエネルギー画像は、従来の画像よりも高いヨウ素コントラストを提供できるため、造影剤の削減が可能になります。 低モノエネルギー画像の高い画像ノイズは、モデルベースの IR 技術と深層学習ベースのノイズ除去 (DLD) アルゴリズムを使用することで改善できます。 さらに、血液と肝臓の量は総体重に厳密に比例しないため、除脂肪体重（LBW）に基づいた造影剤の線量決定は、総体重に基づいた線量決定と比較して造影剤の線量を減らす別のオプションとなり得ます。 したがって、LBW に基づいてヨウ素負荷を 30% 削減して DLD アルゴリズムで再構成した 50 keV 画像は、標準的なヨウ素線量 120kVp 画像と比較して同等の画質と病変の顕著性を生成できると推測しました。

この単一施設前向き無作為化臨床試験では、肝細胞癌のリスクが高い患者における、モデルベースのIRを使用した標準的な造影剤線量プロトコルと比較した、50 keVおよびDLD技術を使用した低造影線量CTの有効性を調査することを目的としました。