モバイル型トモシンセシスにおける深層学習を用いた散乱補正法の開発

• Project/Area Number: 25K21593
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 90130:Medical systems-related
• Research Institution: Juntendo University
• Principal Investigator: 堀 拳輔 順天堂大学, 保健医療学部, 助教 (60964400)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
• Keywords: 深層学習 / 画像再構成 / 画像処理 / トモシンセシス / 散乱線補正

Outline of Research at the Start

X線撮影室に設置される据え置き型の装置ではないモバイル型のトモシンセシス装置は、病室や手術室での撮影に加えて在宅医療でも利用できる可能性がある。複数のX線画像から計算されるモバイル型トモシンセシス画像は、X線が被写体を透過する際に向きを変える散乱により、画像にボケが生じる問題がある。本研究ではモバイル型トモシンセシス画像の画質を飛躍的に向上することを目的とし、深層学習を用いた手法の開発に取り組む。