大動脈弁石灰化の定量は、大動脈弁狭窄症（AS）の重症度評価や心血管リスク予測、治療方針の決定に不可欠である。従来、Agatstonスコアを用いたマニュアル評価が標準とされてきたが、非造影CTを必要とし、放射線被曝の増加や作業の煩雑さが課題だった。韓国・ソウル大学の研究チームはこのほど、深層学習モデルと機械学習モデルを組み合わせ、造影冠動脈CT（CCTA）を用いた大動脈石灰化の自動定量化手法を開発し、その成果をScietific Reportsに発表した。

本研究では、177名の患者データを用いて、CCTA画像から大動脈弁領域を自動抽出し、最適化したHU（Hounsfield Unit）閾値を適用することで精度の高い石灰化の自動定量を実現した。具体...