深層学習を用いた単純X線撮影における被曝線量低減システムの開発

• Project/Area Number: 25K13391
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
• Research Institution: The University of Tokushima
• Principal Investigator: 富永 正英 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 講師 (90437632)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 芳賀 昭弘 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (30448021) ; 古田 琢哉 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, 原子力科学研究所 原子力基礎工学研究センター, 研究主幹 (40604575)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2030-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000); Fiscal Year 2029: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); 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: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: 深層学習 / モンテカルロシミュレーション

Outline of Research at the Start

本研究では深層学習を用いた人工知能を利用して，少ない放射線量で撮影された低画質の単純X線画像から高画質（ノイズが少なく，散乱線を含まない）なX線画像を導出する技術を構築し，医療被曝低減を目指す．過去に撮影されたCT画像データから患者体系をバーチャルに再構築したVirtual Patientを作成し， X線照射シミュレーションをモンテカルロ計算コードを用いて実行し，多種多様な患者に対する単純X線画像を生成する．シミュレーションで生成した線量の少ない低画質画像と線量の多い高画質画像を組み合わせて深層学習させることにより，低線量の画像から診断に有用となる良質な画像を生成するシステムを構築する．