X線CT装置を用いた生体内部温度の計測と可視化の検討
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21K07628
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Kitasato University |
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Principal Investigator |
水上 慎也 北里大学, 医療衛生学部, 助教 (80759340)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
原 秀剛 北里大学, 医療衛生学部, 准教授 (80381424)
金井 詠一 麻布大学, 獣医学部, 講師 (20632219)
横山 大希 麻布大学, 大学病院, 特任助手 (60823812)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | X線CT / 生体内部温度 / CT besed thermometry / CT based thermometry |
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| Outline of Research at the Start |
本研究ではこれまでの研究で得られているブタの組織学的サンプルを使用したCT値と温度の関係（CT値-温度変換テーブル）を利用してCT based thermometryの検討を進めていく。手順として、①ブタ生体組織（32～42℃）のCT値-温度変換テーブルを作成し、組織学的サンプルの変換テーブルと整合性を検討する。②ブタ生体の複数臓器を同時に表示する温度分布画像作成法を確立する。③臨床CT画像を用いてヒトの組織における温度画像を作成する。臨床CT画像は、X線CTガイド下で実施されたRFAの画像を利用して、後ろ向きに研究を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は、前年度に日本国特許に出願した内容を踏まえ、CT-based thermometryの温度分解能の向上について検討した。CT-based thermometryの温度分解能は、CT画像のノイズに強く影響を受けるため、CT画像のノイズ低減法を適用し、温度分解能に与える影響を検証した。
今年度は、水ファントムを対象として、メディアンフィルタを用いた平滑化処理と加算平均処理で温度分解能の比較を行った。メディアンフィルタではノイズが低減されるが、空間分解能の低下が問題となる。これに対し、同一位置の画像を複数回撮影して画像の加算平均処理を行うことで、空間分解能を劣化させずに画像ノイズの影響を低減させることが可能である。
メディアンフィルタを用いた平滑化処理はノイズ低減効果が高く、処理時のカーネルサイズを大きくするほど、温度分解能が改善した。加算平均処理もノイズ低減効果が高かったが、ファントム中心部の温度分解能においては平滑化処理の方が優れていた。しかし、温度マップ上ではファントム辺縁の温度が実温度よりも低温と表示される現象が確認された。これは、高CT値となるファントムのアクリル容器の影響が考えられた。この現象は空間分解能が低下する平滑化処理の方が顕著であったため、温度の可視化を考慮すると加算平均処理の方が優れると結論付けた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2021年度に予定していたブタ生体を対象とした実験をコロナ禍の影響で実施できず、CT-based thermometryの基礎特性の検討を行ったことで、本手法の問題点を発見することができた。そのため、生体実験に進む前に問題点である温度分解能の改善を追求したため、計画とは異なる方向で研究はおおむね順調に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度の研究で、空間分解能を低下させる平滑化処理よりも加算平均処理の方が、CT-based thermometryに適しているとしたが、生体では動きの影響を強く受ける可能性がある。現在、逐次近似応用によるノイズ低減法が一般的に使用されているため、full iterative reconstruction（Full IR）を用いた温度分解能の向上を検討する予定である。
現時点で、CT-based thermometryの温度分解能はまだ精度が低く、臨床での利用方法が限定されると考えているが、逐次近似応用のノイズ低減法で温度分解能の更なる向上が可能であれば、適応範囲が拡大されると考えている。
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Report
(2 results)
Research Products
(3 results)
