脳動脈瘤の血管内治療：橈骨動脈アプローチは被曝線量を増やさないのか？
脳動脈瘤の血管内治療は、開頭手術に代わる選択肢として多くの対象者に提供されています。特に、手首の橈骨動脈からアプローチする「橈骨動脈アプローチ（TRA）」は、対象者の快適性向上や合併症軽減の可能性から注目を集めています…
掲載誌: European Radiology
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AIを活用した冠動脈プラーク定量化：再現性の高いCCTA検査の可能性
心臓CTアンギオグラフィー（CCTA）を用いた冠動脈プラークの正確な評価は、心臓病の診断と治療において不可欠です。本研究では、AI（人工知能）を活用した最新のソフトウェアと、複数のCCTA画像を並べて比較する「サイドバイ…
フォトンカウンティングCTによる肺動脈造影：超高解像度が診断を変える
肺塞栓症の診断において、CT肺動脈造影（CTPA）は重要な検査法です。近年登場したフォトンカウンティング検出器（PCD）CTは、超高解像度（UHR）画像を提供し、診断の可能性を広げています。本研究は、このUHR-PCD-…
フォトンカウンティングCTでTAVR計画の造影剤量を大幅削減：診断精度を維持する新プロトコル
経カテーテル大動脈弁再建術（TAVR）の計画において、造影剤の使用は不可欠ですが、対象者の安全や環境への影響、供給不足など、多くの課題が指摘されています。本研究は、最新のフォトンカウンティング検出器CT（PCDCT）を用…
非小細胞肺がんにおける腫瘍線維化の非侵襲的評価：RaFiSTモデルの可能性
非小細胞肺がん（NSCLC）の治療は複雑であり、腫瘍の特性をより深く理解することが求められています。本記事では、European Radiology誌に掲載された研究『RaFiST: a radiomics model…
オープンウェイトLLM「LLaMA 3.1」による脳MRI報告書からの自動情報抽出：オランダ語レポートの構造化と課題
自由記述形式の放射線診断報告書は、その柔軟性ゆえに、大規模なデータ分析や臨床研究での再利用を困難にしています。本研究では、オープンウェイトの大規模言語モデル（LLM）であるLLaMA 3.1が、特にオランダ語で書かれた脳…
CTとMRIで骨粗しょう症診断？腰椎の骨質評価を徹底比較
骨粗しょう症は、骨折リスクを高める全身性の骨疾患であり、高齢化社会においてその有病率は増加の一途をたどっています。正確な骨質評価は、骨折予防とリスク層別化に不可欠ですが、従来の評価法には限界がありました。本記事では、この…
AIによる乳房密度評価：乳がん検診における可能性と課題
ノルウェーの乳がん検診プログラムBreastScreen Norwayから得られた20万件のマンモグラフィ検査データを対象に、人工知能（AI）モデルによる乳房密度評価と悪性度リスクスコアの有用性を探る研究が実施されました…
乳房MRIトリアージの効率化：AI基盤モデルが造影・非造影プロトコルにどう貢献するか
乳がんの早期発見において、乳房MRIは特に高密度乳腺を持つ女性にとって重要な診断ツールですが、その解釈には多大な時間と専門知識が必要です。この課題を克服するため、人工知能（AI）の活用が期待されています。本研究は、造影剤…
偶発性肺結節の悪性度推定：深層学習モデルが示すマルチセンターでの一貫した性能
肺がん検診以外の目的で実施されるCTスキャンで偶然発見される肺結節（偶発性肺結節）は、その悪性度を正確に推定することが重要です。従来の予測モデルには限界があり、近年、深層学習（DL）モデルが注目されています。本ブログ記事…