韓國研究組開發出能把輻射暴露量減至4分之一以下的CT技術

韓國國內研究組找到了能把“電腦斷層攝影(CT) ”的輻射暴露量減少至四分之一以下的方法。KAIST(韓國科學技術院)生物及腦工學系教授組的藝鐘哲18日表示，開發出了利用人工智慧技術把通過低線量CT拍攝的醫療影像製作成高畫質影像的技術。

CT因其能拍攝患者體內的剖面從而廣泛運用於醫療檢查，但存在著輻射暴露過多的缺點。雖然有著減少輻射量的“低線量CT”，但信號較弱而且出現一點噪音就會導致畫質下降。

要想阻止這種缺陷需要只挑選出雜音並對其進行清除的“過濾”技術，但在錯綜複雜的信號區分哪個才是真正的影像信號並不是一件容易的事情。

研究組利用像阿爾法狗一樣的人工智慧的特徵“機器學習(Machine Learning) ”技術解決了這一問題。把信號成分分成多個方向後哪個方向是否進入人工智慧為了找出自己制訂了演算法。運用該結果進行拍攝後，可以清楚地把通過2.5mSv (毫西弗特,放射吸收劑量當量國際單位)低線量CT拍攝的影像轉化為通過10mSv的高線量CT拍攝的影像。韓國人的年均輻射暴露量低於3.6mSv。

藝教授表示，“它作為一種能立即投入商業化的技術，可以大幅減少因CT而造成的輻射暴露量。”

藝教授所在的研究組憑藉該技術在1日美國醫學物理學家協會(AAPM)主辦的“國際低線量CT影像獲得大挑戰賽”大賽上獲得了第二名。該大會是以減少CT的暴露量為目的、從去年12月開始6個月內在網上舉行，全世界103個研究組參加了該大會。該研究結果將發佈在學術雜誌《醫學物理學(Medical Physics)》上。

邊智民 東亞科學記者 here@donga.com