2018 Fiscal Year Research-status Report
圧縮センシングを用いた新しいSPECT画像再構成法の開発
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17K09069
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| Research Institution | Kyorin University |
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Principal Investigator |
松友 紀和 杏林大学, 保健学部, 講師 (90781237)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
橋本 雄幸 杏林大学, 保健学部, 教授 (30269542)
山本 智朗 杏林大学, 保健学部, 教授 (30433600)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 圧縮センシング / 短時間収集 / ドパミントランスポータSPECT / 画像再構成 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
圧縮センシングは，不十分なサンプル数のデータから原信号を復元する技術であり，MRIやCTではその有用性について研究が進んでいるが，SPECT画像再構成に応用した報告はない．本研究では，圧縮センシングを用いたSPECT画像と従来の画像再構成法による画像を比較し，圧縮センシングの適応性を検証した．また，投影データ数を減少させたデータを用いてSPECT画像を作成して画質を評価した．
①トータルバリエーション（TV）を用いたSPECT用圧縮センシング画像再構成プログラム（TV-recon法）の構築を行い，パーキンソン症候群の診断に用いられるドパミントランスポータSPECTに応用した．その結果，TV-recon法は従来の1/3まで投影データ数を減少させることが可能であり，検査時間の短縮が可能であることが示された．この結果を論文として投稿し，学会誌に掲載された．
②圧縮センシングは，ランダムにサンプリングされたデータに対して効果を発揮するため，投影データをランダムに減少させたデータを対象とした新しい画像再構成プログラム（random-recon法）を構築した．対象はコンピュータシミュレーションで作成した幾何学的配置を持つデータで，ランダムに投影データ数を低下させてrandom-recon法による画像再構成を行い，空間分解能，均一性，コントラスト，濃度直線性を比較した．その結果，一定の効果は得られたものの，画像再構成プログラムの改善が必要であることが示された．
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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
本年度は，SPECT画像再構成に対する圧縮センシングの応用と投影データ数を減少させたSPECT画像の評価について学会発表を行い，論文も掲載された．現在は新しい画像再構成プログラムの構築・修正を進めている．
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| Strategy for Future Research Activity |
ランダム投影データ数に対する新しい画像再構成プログラムの検証と再構築を進める予定である．また，心筋シンチグラフィや骨シンチグラフィに拡大する予定である．
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| Causes of Carryover |
コンピュータシミュレーションデータを使用したため，放射性同位元素の購入が計画よりすくなかったため．また予定より論文掲載が早かったため．新たに作成した画像再構成プログラムを心臓や骨シンチグラフィに応用する際の実験消耗品に使用する予定．
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