2021 Fiscal Year Research-status Report
逐次近似再構成を用いた超高精細CTの画質向上と被ばく低減
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18K07643
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Research Institution | Tokyo Women's Medical University |
Principal Investigator |
町田 治彦 東京女子医科大学, 医学部, 教授 (70439834)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
横山 健一 杏林大学, 医学部, 教授 (20383680)
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Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | 超高精細CT / 逐次近似再構成 / 深層学習再構成 / 高空間分解能 / 被ばく低減 / 造影剤減量 |
Outline of Annual Research Achievements |
今までのCTに比べてはるかに高い空間分解能(解像度)を有する超高精細CTに逐次近似再構成法を併用することで、非常に微細な構造や病変を高画質で描出できるので、さまざまなCT検査で大幅な診断能の向上とX線被ばくの低減が期待されている。本研究では、脳、頭頚部、体幹部、骨関節などの領域で超高精細CTと逐次近似再構成法の併用がもたらす画質の改善と被ばくの低減を検討し、その臨床的有用性を解明する。 令和3年度は引き続き頭部CT血管造影では脳動脈穿通枝、側頭骨CTでは中耳・内耳の微細構造、胸部CTでは仮想気管支鏡などを主な対象として、上記の臨床的有用性につき招待講演などを行いつつ、論文化を進めている。 主に体幹部CTにおけるさらなる画質向上や被ばく低減の目的に人工知能による深層学習を応用した画像再構成法も導入されている。この深層学習再構成法は高性能な逐次近似再構成法により再構成された画像データを教師画像としている。本再構成法も画像ノイズを著明に低減できるとともに、逐次近似再構成と比較して計算時間が短く、自然な画質が維持できるという特長がある。造影腹部骨盤CTでは逐次近似再構成法に加えてこの深層学習再構成法の併用による大幅な被ばく低減、造影剤減量の可能性をファントム実験、臨床パイロット研究による検討を行い論文化した。具体的には、超高精細CTと深層学習再構成法は通常に比し1/3程度の被ばく、40%減の造影剤量でも高解像度でありながら十分な画質を担保できることが示された。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究の予定項目として、超高精細CTと逐次近似再構成法を併用し、① 脳CT血管造影で脳動脈穿通枝の描出能を向上するための検査法の最適化を検討すること、② 体幹部CT血管造影での末梢血管の描出能の改善とその臨床的有用性を検討すること、③ 頭頚部、胸部、骨関節CTでの被ばく低減を考慮した画質の改善とその臨床的有用性を検討すること、を挙げている。このうち、①における検査法の最適化のためのファントム実験にあたり、現在は予備的なファントムでの検討に終始している。②、③については前年度と同様の課題がありつつも、その克服に努めている。また、前年度と同様にコロナ禍の影響を受け、令和3年度は病院移転も重なり、研究の進捗に遅延が生じた。一方、それまでに得られた成果の論文化などに重点を置いた。
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Strategy for Future Research Activity |
令和3年度までに得られた成果につき、さらに論文化を進めていく。特に、画質向上と被ばく低減のみならず、診断能の改善についても検討していく。引き続き、超高精細CTと逐次近似再構成法の併用とともに超高精細CTと深層学習再構成法の併用の有用性も検討していく。 脳CT血管造影で脳動脈穿通枝の描出能を向上するための検査法の最適化のために、現状より精緻なファントムの開発を進めていく必要があるが、MRIにも対応可能なファントムを考慮しているのでMRI研究チームとのディスカッションもさらに積極的に行う。
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Causes of Carryover |
コロナ禍、病院移転業務により予定していた国際学会旅費を使用できなかった。 これまで予定していたファントム作成が延期になったため、それにかかる費用を次年度に繰り越した。当該未使用額はファントム作成にかかる物品費、作成・実験協力の謝礼金に充てる。また、受理された論文のオープンアクセス費に充てる予定もある。
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Research Products
(15 results)