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2021 Fiscal Year Final Research Report

Study on Multi-photon gamma-ray coincidence tomography

Research Project

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Project/Area Number 17H06159
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (S)

Allocation TypeSingle-year Grants
Research Field Nuclear engineering
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

TAKAHASHI HIROYUKI  東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (70216753)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 百瀬 敏光  国際医療福祉大学, 医学部, 教授 (20219992)
羽場 宏光  国立研究開発法人理化学研究所, 仁科加速器科学研究センター, 室長 (60360624)
鎌田 圭  東北大学, 未来科学技術共同研究センター, 准教授 (60639649)
島添 健次  東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (70589340)
Project Period (FY) 2017-05-31 – 2022-03-31
Keywordsガンマ線 / 同時計数 / DPECT / シンチレータ / カスケードガンマ線 / イメージング / がん診断
Outline of Final Research Achievements

Conventional gamma-ray imaging methods suffer from fundamental limitation arising from their principles. For example, the spatial resolution of PET and the detection efficiency of SPECT are restricted by the positron range and the collimator, respectively. Our new imaging method based on temporal and spatial correlation among multiple gamma rays can identify gamma-ray emission point from only one event. The spatial resolution of the method is not affected by a positron range. In this research, we have found such nuclides that emit multiple gamma rays in series. We have started from the establishment of each technique and finally fabricated an imaging system for multiple gamma ray coincident imaging. Then we have applied the system to visualize phantom, mouse scan, and proven the reconstruction-free gamma-ray imaging. We have obtained the peptide accumulation image of the tumor region with radioisotopes.

Free Research Field

原子力工学、特に放射線計測分野

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

学術的には、従来見過ごされていた複数のガンマ線を放出する核種に着眼し、それらの相関を用いることで高いS/N比を実現し、複数の核種を同時に計測可能な新手法を実現したこと、陽電子消滅によるγ線とは異なり、放出位置から直接かつ任意の方向にガンマ線が放出されることを利用し、画像再構成を必要としない、高分解能イメージングが可能であることを示したことに大きな意義がある。
社会的には、長半減期の核種の利用を可能とする分子イメージングの新手法を提案し、実際に装置を開発して腫瘍に蓄積するペプチドを可視化することによりその有用性を明らかにしたことで、脳機能の診断やがん診断などの進歩につながる基盤的な成果が得られた。

URL: 

Published: 2023-01-30  

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