2021 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a computer-aided device for ultra-low-dose CT screening for lung cancer and differential diagnosis of lung nodules using AI
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18K07675
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
竹中 大祐 神戸大学, 医学研究科, 非常勤講師 (60258233)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大野 良治 藤田医科大学, 医学部, 教授 (30324924)
吉川 武 神戸大学, 医学研究科, 特命講師 (40332788) [Withdrawn]
関 紳一郎 神戸大学, 医学研究科, 特命助教 (30773519) [Withdrawn]
西村 善博 神戸大学, 医学研究科, 名誉教授 (20291453)
眞庭 謙昌 神戸大学, 医学研究科, 教授 (50362778)
岸田 雄治 神戸大学, 医学部附属病院, 特命助教 (90792250) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 放射線医学 / CT / 人工知能 / 被曝線量低減 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2020-2021年度では2018-2019年度にて開発したソフトの改良を継続的に行うとともに、2020年度では現行の低線量CT検診用撮像プロトコールにおいて，逐次近似再構成法や逐次再構成法を応用した再構成アルゴリズムを用いることにより，X線被曝を単純写真と同程度に低減した超低線量CT撮像を可能にするプロトコールを作成する際に，CT値の精度保証が必要であることから，研究分担者である藤田医科大学 大野教授を中心にPhantom Laboratory社製COPDGene IIファントムを購入し，各種条件でCT値の評価を行った。また，新たに人工知能を応用した再構成法を開発し，従来の手法との差を評価し，北米放射線学会が主催するRSNA 2020にて発表した。
また、2021年度では引き続き、研究分担者である肺疾患定量評価とRadiomics解析によるUHR-CT撮像法と再構成法策定のため実験を継続し、本研究成果は北米放射線学会のRSNA 2021, 欧州放射線学会（European Society of Radiology）のECR 2022や第13回呼吸機能イメージング研究会学術集会にて発表した。あわせて，海外一流誌に投稿するたえに論文執筆を開始する予定である。
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[Presentation] Ultra-High-Resolution and Area-Detector CTs for Lung Density Assessment: Comparison of Radiation Dose Reduction Capability among Hybrid-Type and Model-Based Iterative Reconstructions and Deep Learning Reconstruction at QIBA Recommended Phantom Study2021
Author(s)
Shigamura C. Ohno Y, Hamabuchi N, Watanabe A, Kataoka Y, Ida Y, Akino N, Ito Y, Kimata H, Fujii K, Nakanishi S, Murayama K, Katada K, Toyama H
Organizer
107th Scientific Assembly and Annual Meeting of Radiological Society of North America (RSNA 2021)
Int'l Joint Research
