摘要
放射科3D醫學影像包括核磁共振造影MRI、電腦斷層掃描CT等及核子醫學影像，為現今醫學診斷癌症、心血管病變、內出血、神經病變等疾病的重要工具。MRI應用上最大的限制為造影時間過長，電腦斷層掃描與核子醫學影像則有放射劑量的安全議題；縮減造影時間及減少放射劑量將導致成像品質下降，兼顧病人經驗、安全與影像診斷品質一直是影像設備廠商的研發重點。近年利用大量資料訓練、建立能由少數量測重建或擴增訊號之AI為醫學影像造影技術進化上開啟了新的發展方向。本文將簡介現有3D造影成像方法與限制，並藉已獲美國FDA核准在CT與MRI應用的深度學習造影重建演算法為例淺析設備廠商如何因應既有造影方法之限制而開發產品。
內文標題/圖標題/表標題
一、放射醫學影像3D成像應用與技術簡介
二、人工智慧在放射科造影成像之產業應用現況
三、結論
圖1 Iterative Reconstruction 方法電腦斷層影像重建之運算架構
圖2 GE Healthcare 之CT造影重建深度學習演算法的開發與應用
圖3 GE Healthcare 之MRI造影重建AI演算法減少掃描時間仍可清晰成像
表1 各類放射科3D影像應用的目的與優缺點