第110回TCTT主催講義
「IR,モノエナジー,及びdeep learning におけるノイズ低減処理の原理と効果」
【日 時】
令和元年10月11日(金)19時00分~20時00分
【募集期間】
令和元年9月1日~9月30日
【場 所】
慶應義塾大学病院 1号館1F カンファレンスルーム
〒160-8582 東京都新宿区信濃町35
【講 師】
金沢大学医薬保健研究域保健学系
教授 市川 勝弘 先生
【参加条件】
診療放射線技師
【募集人数】
30名
【講演内容】
CTにおけるノイズ低減処理として,古くは量子ノイズフィルタ(QDS)やAdvanced Smoothing Algorithm (ASA)が知られており,近年では,逐次近似再構成法(IR)が導入された.また最近は,Deep Learning Reconstruction (DLR)が,話題になっている.これらの処理は,画質が異なるものの機序(エッジ保存ノイズスムージング処理)は同じである.またデュアルエナジーCTの低keVモノエナジー画像においては,コントラストは低keVのものを,ノイズは通常keVのものをミックスするというトリッキーな手法が用いられる.講演では,これらの手法の原理と画像の特徴,そして線量低減性能について解説する.
(市川 勝弘)
【参加料金】
500円
【企画担当】
東京都保健医療公社豊島病院 放射線科
中原 晶子
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