画像認識を得意とする人工知能（AI）は人間の脳神経回路網を模したニューラルネットワークを用いていて、昨今、さまざまな分野で従来のしくみを革新し始めている。AI技術として、深層学習（ディープラーニング）が脚光を浴びている。
今春、より低線量で高画質な画像を提供するための、ディープラーニングを用いて設計されたノイズ成分とシグナル成分を識別する処理で、分解能を維持したままノイズを選択的に除去する再構成技術を発表。ニューラルネットワークの学習にMBIR（モデルベース反復再構成）を応用した教師データを使うことで、CT装置が持つ最大限の分解能を引き出しながら、高いノイズ低減効果を短い画像再構成時間で得られるとした。 キヤノンメディカルシステムズは、上記再構成技術AiCE (Advanced Intelligent Clear-IQ Engine) を320列エリアディテクターCT Aquilion ONE /GENESI...