韩国国內研究组找到了能把“电脑断层摄影(CT) ”的辐射暴露量减少至四分之一以下的方法。KAIST(韩国科学技术院)生物及脑工学系教授组的艺钟哲18日表示，开发出了利用人工智慧技术把通过低线量CT拍摄的医疗影像制作成高画质影像的技术。
CT因其能拍摄患者体內的剖面从而广泛运用于医疗检查，但存在着辐射暴露过多的缺点。虽然有着减少辐射量的“低线量CT”，但信号较弱而且出现一点噪音就会导致画质下降。
要想阻止这种缺陷需要只挑选出杂音并对其进行清除的“过滤”技术，但在错综复杂的信号区分哪个才是真正的影像信号并不是一件容易的事情。
研究组利用像阿尔法狗一样的人工智慧的特征“机器学习(Machine Learning) ”技术解决了这一问题。把信号成分分成多个方向后哪个方向是否进入人工智慧为了找出自己制订了演算法。运用该结果进行拍摄后，可以清楚地把通过2.5mSv (毫西弗特,放射吸收剂量当量国际单位)低线量CT拍摄的影像转化为通过10mSv的高线量CT拍摄的影像。韩国人的年均辐射暴露量低于3.6mSv。
艺教授表示，“它作为一种能立即投入商业化的技术，可以大幅减少因CT而造成的辐射暴露量。”
艺教授所在的研究组凭借该技术在1日美国医学物理学家协会(AAPM)主办的“国际低线量CT影像获得大挑战赛”大赛上获得了第二名。该大会是以减少CT的暴露量为目的、从去年12月开始6个月內在网上举行，全世界103个研究组参加了该大会。该研究结果将发布在学术杂志《医学物理学(Medical Physics)》上。
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