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Improvement of image quality in nuclear medicine based on artificial intelligence approach

Research Project

Project/Area Number 17K10455
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Research Field Radiation science
Research InstitutionGihu University of Medical Science

Principal Investigator

KATAFUCHI TETSURO  岐阜医療科学大学, 保健科学部, 教授 (00393231)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 原 武史  岐阜大学, 工学部, 教授 (10283285)
Project Period (FY) 2017-04-01 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2020: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords深層学習 / 核医学画像 / ペーパーファントム / ガンマカメラ / 人工知能 / SPECT画像 / 分解能 / シンチグラム / AI / 被ばく軽減 / 定量化 / 高分解能 / 放射線 / 情報工学
Outline of Final Research Achievements

Nuclear medicine images have the ability to acquire functional information of organs, but have limitations when extracting detailed structures of organs.In this study, we investigated the improvement of image quality in nuclear medicine images with low spatial resolution using deep learning-based super-resolution techniques and a custom dataset that we created, focusing on the recently highlighted field of research.
The results demonstrated the potential of super-resolution techniques to provide quantitative information for the diagnosis of nuclear medicine examinations and contribute to improving diagnostic capabilities. Additionally, the significance lies in achieving image enhancement solely through software by capturing the multi-faceted process of image generation. This study has identified new possibilities for artificial intelligence technology and laid the foundation for the development of quantitative software in nuclear medicine image analys

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

画像生成プロセスを多角的に捉えることで,ソフトウェアのみで画質が改善できる点に意義があり,本手法で提案したデータセット作成法は,容易に入手可能であり,医用画像データセットの拡充に有用性があった.また,本研究においては,「低解像度コリメータの画像」から「高解像度コリメータの画像」を生成する手段をファントム実験によって明らかにし,空間分解能の低い核医学画像の画質改善が可能になり学術的にも寄与できた.

Report

(7 results)
  • 2022 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report
  • 2018 Research-status Report
  • 2017 Research-status Report
  • Research Products

    (9 results)

All 2022 2021 2020 2019 2018

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (8 results) (of which Invited: 1 results)

  • [Journal Article] Dynamic Scintigraphyにおける3層人工ニューラルネットワークを利用した腋窩静脈からの肺動脈時間放射能曲線の推定法2018

    • Author(s)
      広瀬香澄,原 武史,田中悠貴,村松千左子,片渕哲朗,松迫正樹,藤田広志
    • Journal Title

      電子情報通信学会論文誌D

      Volume: J101-D (1) Pages: 40-43

    • Related Report
      2018 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 2次元画像からの3次元断層像の構築ーペーパーファントムを用いた検討ー2022

    • Author(s)
      長原朋香,片渕哲朗
    • Organizer
      第42回核医学技術学会総会学術大会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 核医学技術の新たな挑戦2022

    • Author(s)
      片渕哲朗
    • Organizer
      第42回核医学技術学会総会学術大会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] 核医学画像における人工知能を利用した画質改善システム2021

    • Author(s)
      片渕哲朗
    • Organizer
      岐阜テックプランター2021
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] 深層学習を用いた核医学画像の画質改善手法の検討2020

    • Author(s)
      籾内政哉,原武史,片渕哲朗,松迫正樹,藤田廣志
    • Organizer
      医用画像研究会メディカルイメージング連合フォーラム2020
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] 深層学習を用いた核医学画像の画質改善手法検討2020

    • Author(s)
      籾内政哉,原武史,片渕哲朗,松迫正樹,藤田廣志,
    • Organizer
      医用画像研究会メディカルイメージング連合フォーラム2020
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Presentation] 核医学画像における人工知能を利用した     画質改善システムの構築~フードプリンタを用いたAI学習についての検討~2019

    • Author(s)
      宮崎映里,片渕哲朗,籾内政弥,原武史
    • Organizer
      第39回日本核医学技術学会総会学術大会
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Presentation] 核医学画像における人工知能を利用した画質改善システムの構築 ~ペーパーファントムを用いた検討~2018

    • Author(s)
      川喜多ゆう,片渕哲朗
    • Organizer
      第10回 Seminar on Advancement in Nuclear Medicine Technology and Growing Education
    • Related Report
      2018 Research-status Report
  • [Presentation] modified SRCNNを用いたガンマカメラのプラナー画像における超解像画像 生成2018

    • Author(s)
      籾内政哉,原 武史,川喜多ゆう,片渕哲朗,藤田広志
    • Organizer
      第37回日本医用画像工学会大会
    • Related Report
      2018 Research-status Report

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Published: 2017-04-28   Modified: 2024-01-30  

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