超解像技術を活用した小児CTの被ばく線量最適化

• Project/Area Number: 23K14873
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Kumamoto University
• Principal Investigator: 永山 泰教 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 助教 (60791762)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2023: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
• Keywords: 小児CT被ばく / 深層学習 / 画像再構成法 / 超解像技術

Outline of Research at the Start

小児に対するCT検査では放射線被ばくの影響が懸念され、線量の最適化が重要である。近年、深層学習による超解像技術をCT画像に応用した「超解像深層学習画像再構成法（超解像DLR）」が開発され、臨床導入されつつある。この技術がもたらす画像解像度の向上は、小児CTの診断能向上と被ばく低減に貢献できると期待されるが、その画質特性は十分に検証されておらず、最適な撮像条件や再構成条件も明らかにされていない。本研究は、超解像DLRの画質特性を包括的に検証し、小児CTに対する被ばく低減撮像法の確立とその臨床応用を目指す。これにより小児CTの診断能向上と線量最適化による発がんリスクの軽減に資することが期待される。