SPECT/CTにおける超低線量CT画像に対する雑音除去手法の開発と実装

• Project/Area Number: 25K15320
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: Saitama University
• Principal Investigator: 杉浦 陽介 埼玉大学, 理工学研究科, 助教 (20711617)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 熊倉 嘉貴 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (90517773)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000); 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: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: SPECT/CT / 低線量 / 雑音除去 / 深層学習

Outline of Research at the Start

本研究は、SPECT/CTを活用した超低線量CT画像に対する高精度かつ軽量な雑音除去技術の開発を目的とする。既存研究では通常の1/2～1/8程度の低線量が対象だが、1/5以下では性能が低下し、被ばくリスクも残る。特に小児への配慮から、本研究では1/10～1/20程度の超低線量環境での雑音除去を目指す。具体的には、超低線量CT画像のデータセットを構築し、アーティファクトの特性を解析する。続いて、SPECTの機能情報とCTの構造情報を融合し、ノイズの影響を抑える新たな手法を提案する。深層学習と信号処理を組み合わせた軽量モデルを構築し、実用性を検証することで、被ばくを抑えつつ診断精度の向上を図る。