2018 Fiscal Year Annual Research Report
High-quality cone-beam CT image reconstruction using statistical reconstruction and compressed sensing
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15K11065
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| Research Institution | Kitami Institute of Technology |
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Principal Investigator |
早川 吉彦 北見工業大学, 工学部, 准教授 (70164928)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | X線CT画像 / 統計的画像再構成法 / 逐次近似法 / 圧縮センシング / 歯顎顔面画像診断 / 被ばく軽減 / 全変動正則化 / スパースモデリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
不完全な投影データを用いたり，投影データの削減を行ったりした場合，X線CT画像再構成にどのように影響するか，統計的再構成法アルゴリズムで画質が維持されるか検討した。投影データを間引いて削減したり，投影角度を制限すると，患者の被ばく線量が格段に下がったり，撮影装置のコンパクト化も可能になる。
統計的画像処理法であるART（Algebraic Reconstruction Technique）法についてフィルタ補正逆投影法（Filtered Back-Projection，FBP法という）と比較して示した。スパース（疎性）モデリングによる圧縮センシングを利用して，全変動（total variation）正則化をキー技術として，投影データ量を削減可能な処理法の開発を行った。そして，360度ないし180度の投影データに対し，X線CT画像再構成に用いるプロジェクションデータを約10分の1まで減らした。顎顔面領域のCT画像に対して実行したところ，ART法とTV正則化を組み合わせて，投影データの削減（最大で10分の1）の実現可能性を示した。また，従来のFBP法との違いやART法とTV正則化の組合せの有効性も明らかにした。この研究は，2018年9月に学術雑誌に掲載された。しかも，最速降下法によるTV正則化は，L2ノルム正則化の工夫により計算負荷の増大を示さなかった。さらに，先験的画像制約付きの加重TVを与えた場合も，スパースな投影データに対し画質劣化のない画像再構成が可能となった。
統計的再構成アルゴリズムを用いたときはFPB法よりも画質劣化が起きていなかった。X線CT画像の再構成において投影データを10分の1に減らせる可能性を示した。ART法と組合わせたTV正則化は計算負荷も顕著に増加させないため，臨床応用可能な新知見を得たと考えている。
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