2019 Fiscal Year Research-status Report
高精細CT・深層学習画像再構成を用いた骨差分ヨード画像の開発
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19K17252
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| Research Institution | National Cancer Center Japan |
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Principal Investigator |
檜山 貴志 国立研究開発法人国立がん研究センター, 東病院, 医員 (40807278)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 高精細CT / 頭頸部がん / サブトラクション / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的はCTのコントラスト分解能を改良するため，高精細CTと深層学習画像再構成（Deep learning reconstruction：DLR）を用い，骨差分ヨード（bone subtraction iodine: BSI）画像を開発し，臨床的有用性を検証することである．
①BSI画像の開発：2019年9月より高精細CTが導入され，最適な撮影条件を決定した．深層学習画像再構成は軟部組織用のBodyパラメータを用いた．サブトラクション前画像のノイズが低減されたため，サブトラクション後の画像のノイズも低減され，軟部組織に関してはこれまでよりもノイズやコントラストが改善されている．また，空間分解能が向上したことにより，細かな構造も観察がしやすくなった．骨組織に関しては，従来の再構成よりもDLRのほうが位置ずれに鋭敏であり，骨髄内の差分がうまくできておらず，今後の課題である．
②症例の蓄積：頭頸部がんに対して現在までに約300例の撮影を行っており，症例の集積は順調である．
③臨床的有用性の検討：舌癌に対するBSI画像の有用性を検討した．舌癌の病期診断には腫瘍の大きさ，深達度の測定が必須であるが，CTでは補綴物からの金属アーチファクトが問題となる．近年は金属アーチファクト低減再構成やDual energyによる金属アーチファクト低減技術が普及してきているが，依然として病期診断できるまで十分な腫瘍の描出は難しい．そこで金属アーチファクト低減技術にBSIを加えることにより，アーチファクトが差分されることと造影効果が強調されることにより，舌癌の描出能が改善すると予想される．われわれの検討ではBSI画像を加えることで舌癌の検出能が上昇するだけでなく，大きさや腫瘍深達度が測定可能となる症例が増えた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本年度は高精細CT，深層学習画像再構成を用いたBSI画像の撮影法と再構成法を確立させた．また，症例も順調に集積されている．一方で当初予定していた骨の差分に関しては位置ずれのため，評価しうる画像には至っておらず，やや遅れていると判断する．
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| Strategy for Future Research Activity |
①軟部組織に対するBSI画像の撮影法はほぼ確立したため，引き続き症例を集積し，臨床的有用性を検証していく．
②骨に対するBSI画像の改良のため，位置ずれの補正方法や後処理の方法を再度検討しなおす．骨の評価が可能となり次第，臨床的有用性を評価する．
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| Causes of Carryover |
本年度は論文化が遅れたため，投稿料や英文校正の出費が少なかったことが挙げられる．次年度の使用計画は，①今後蓄積されるデータを保存しておくためのハードディスクの費用．②データ処理・画像処理を行うためのアプリケーションの費用．③研究成果を発信していくための学会発表，英文校正，論文投稿の費用である．
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Research Products
(7 results)
