Development of a Novel Attenuation Correction Method for Integrated PET/MRI Systems

• Project/Area Number: 24K10859
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Kobe University
• Principal Investigator: 野上 宗伸 神戸大学, 医学部附属病院, 特命准教授 (30464267)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 松尾 秀俊 神戸大学, 医学部附属病院, 助教 (20878251) ; 辻川 哲也 福井大学, 学術研究院医学系部門, 教授 (30380033) ; 岡沢 秀彦 福井大学, 高エネルギー医学研究センター, 教授 (50360813)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2028: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: PET/MRI / 減弱補正 / 深層学習

Outline of Research at the Start

FDGを用いるPET/CT検査は悪性腫瘍の糖代謝を定量的に評価するために広く用いられている。集積程度を体格で標準化したSUVは定量的指標として用いられ重要な役割を担うが、その利用にはPET画像の定量性の担保が必要である。近年臨床応用されたPET/MRI一体型装置は、PETとMRIを同時収集可能であり高い診断能を有するが、γ線の組織減弱補正に必要なCTのX線情報を利用出来ず、PET/CTと比して定量性が劣るとされる。本研究の目的は、深層学習を用いてMRIからCTを生成しPETの減弱補正に用いると共に、そのPET/MRIの定量性と診断能を同一患者のPET/CTと対比して非劣勢を検証する事である。