2018 Fiscal Year Research-status Report
ＣＴ画像の空間分解能および結節の特徴に基づいたバーチャル３Ｄ肺がん像生成法の開発
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17K09059
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
大久保 真樹 新潟大学, 医歯学系, 教授 (10203738)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
成田 啓廣 新潟大学, 医歯学系, 助教 (10770208)
和田 真一 新潟大学, 医歯学系, 教授 (80105519) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | X線CT装置 / 変調伝達関数（MTF） / 点広がり関数（PSF） / スライス感度分布（SSP） / 空間分解能 / 肺がん / 逐次近似再構成 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度までに、胸部CT画像における仮想結節“Virtual Nodule”の生成法の基礎を確立した。しかし、フィルタ補正逆投影（Filtered Back Projection：FBP）法により再構成を行ったCT画像（FBP画像）のみを対象としたものであり、逐次近似再構成（Iterative Reconstruction：IR）法による画像（IR画像）は想定していなかった。IR画像におけるVirtual Noduleの生成には、IR画像の空間分解能データ（Modulation Transfer Function：MTF）が必要となる。そこで今年度は、IR画像におけるMTFの測定手法に関する検討を行い、以下の研究成果が得られた。
IR画像におけるMTF測定法としてはCircular Edge法が広く用いられている。この方法では、コントラストの低い円柱状の被写体を撮影した画像を用いるため、コントラスト雑音比が低い画像となる。そこで、通常は複数の画像の加算平均処理を行った画像が用いられている。我々は、加算平均処理を伴うCircular Edge法の問題点を明らかにした。IR法では、被写体の輪郭領域におけるノイズ低減が難しく被写体の形状に歪みが生ずる可能性が高いと考え、画像生成系の基礎理論に新たな関数“変形関数”を定義して導入した。その結果、加算平均処理を伴うCircular Edge法によって測定されたMTFの精度低下を説明することができた。これはCircular Edge法のPitfallであり、特別な留意が必要であることを明らかにした。さらに円柱ファントムの画像を解析し変形関数を算定し、この変形関数を用いてMTFを補正する手法を考案した。考案法によるMTFの補正効果はエッジ強調効果の高いIRアルゴリズムにおいてより顕著であった。補正後のMTFを用いることにより画像シミュレーションの精度が明らかに向上することが確認され、考案法の有用性が認められた。IR画像における高精度なVirtual Nodule生成の可能性が示唆された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の研究計画については予定以上に良好な進捗状況である。ただし、本研究で想定していたCT画像はFBP画像のみであり、IR画像は研究対象とはしていなかった。IR画像はFBP画像に比べCT検査における線量の低減が容易であることから、画期的な被曝低減手法として近年注目されている。特にこの1～2年で急速に臨床現場へと普及している。そこで、本研究においても検討すべき対象としてIR画像におけるVirtual Noduleの生成に向け検討を加えた。IR画像では、一般にCircular Edge法を用いてMTFの測定が行われる。コントラストの低い円柱ファントム画像を用いるため、画像の加算平均処理が必要となる。この加算平均処理によってMTFの測定精度が低下することを解明するとともに、MTFの補正法を考案した。補正後のMTFの精度は、補正前のMTFよりも高くなることが確認された。CT画像生成系の基礎理論（すなわちVirtual Noduleの生成理論）に基づいた画像シミュレーションでは、精度の高い空間分解能指標（Point Spread Function：PSFやMTF、Slice Sensitivity Profile：SSP）の測定が必須である。考案した補正法により高精度なMTFの測定が可能となり、精度の高いVirtual Noduleの生成が期待される。
以上の理由から、現在までの進捗状況は概ね順調であると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
IR画像におけるVirtual Nodule生成法の確立を目指す。そのために最も重要な課題は、精度の高い空間分解能指標（MTFおよびSSP）を測定する方法の確立である。
今年度、高精度なMTF測定法を開発することができた。今後は、考案したMTF測定法について様々な条件（特に異なるCT装置における様々なIRアルゴリズム）で測定精度を検証する。さらに、SSPについても同様な検討を加える。これまでに、SSP測定法としてIR画像に特化した手法は開発されていない。従来のFBP画像で用いられてきた、ファントムのエッジ領域の画像を解析してSSPを算出する手法が用いられている。しかし、エッジ領域の解析では微分処理を要することから、低コントラストのファントム画像を用いる場合には雑音の影響が大きく、精度の高い解析は一般には難しい。そこで、IR画像に特化した新たなSSP決定法を考案する必要がある。我々の研究グループではこれまでに、球体ファントムを用いた逆重畳積分によるPSF決定法を開発してきた。このアルゴリズムをSSP決定法にも適用することにより、効率よく手法の開発が進められるものと考える。
MTFおよびSSPの測定法の確立を目指すとともに、複数のCT装置の様々な条件におけるMTFおよびSSPデータを収集・蓄積し、多様なVirtual Noduleの生成のための準備を整えていく。
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Research Products
(4 results)
