2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of compressed sensing based iterative reconstruction for SPECT image
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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 / オフセットサンプリング |
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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．平成２９年度と３０年度にかけて圧縮センシングを組み込んだ画像再構成プログラムを作成し，その有用性と妥当性を示した．最終年度は更なる改良を加えるため，投影データをランダムに取得した場合（ランダムサンプリング法）と非対称に取得した場合（オフセットサンプリング法）の画像再構成プログラムを作成し，より投影データ数を減少させたSPECT画像再構成が可能か空間分解能，均一性，コントラスト，濃度直線性，定量精度を評価した．評価の結果，ランダムサンプリング法は，画質が低下し，SPECT画像再構成には不適切であることが明らかになった．一方，オフセットサンプリング法では画質や定量精度を低下させることなく，投影データ数を初期の限界であった1/3から1/10まで減少させることが可能であった．以上のことから，従来からSPECT画像再構成に用いられている逐次近似画像再構成法に圧縮センシングとオフセットサンプリングを組み合わせることで超短時間SPECT撮像の可能性が示された．
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