2022 Fiscal Year Annual Research Report
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20K18984
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
小林 智哉 東北大学, 医学系研究科, 助教 (30603245)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 死亡時画像診断 / オートプシーイメージング / 死後CT / 画像加算 / 画像評価 / 画質改善 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
死後CTの新しい画質改善法として、同部位複数回撮影による画像加算処理（fused ＣＴ）の開発を試みた。
初期のファントム実験として、分解能を低下させずにノイズが軽減することを実証した。画像のノイズは、同じ撮影から得た画像を加算しても軽減せず、異なる撮影から得られた画像を加算することで軽減した。一方で、加算回数の増加は、X線管球負荷が大きく、冷却のために撮影に待ち時間を要する場合があった。
上記のファントム実験から加算回数を考慮しつつ、症例で検証を行った。小児の頚部リンパ節や肺動脈血栓、大動脈解離、胸腔内出血などの症例で所見が明瞭に描出され、その後の解剖で同様の所見が確認された。一方で、脳動脈内の血栓や冠状動脈のプラークなどの描出は困難であり、目的とする部位ごとにコントラストと分解能を改善することが必要となった。
上記のコントラストと分解能を改善するため、追加のファントム実験として、通常のfused ＣＴの撮影条件から管電圧の設定と画像再構成方法の検討を行った。通常使用される管電圧である120kVpから80kVpに設定を下げることでコントラストが改善し、より微細な構造を強調する再構成に設定することで画質が改善した。管電圧を下げて、より微細な構造を強調する再構成の設定は、いずれもノイズが増加するが、加算回数を増加させることでノイズを軽減し、臨床では不可能な画質改善が達成された。このような設定は、冠状動脈のプラークなど、高いコントラストと分解能が求められる場合に必要だが、比較的大きな出血や血栓を評価する場合は加算回数が少ない従来のfused CTで十分であった。
今回の研究によって、目的とする部位に応じてX線管球に負荷をかけない、新しい画質改善法が考案できた。今後は、死後画像検査において一般化されるよう装置への実装を目指し、生体還元も視野に入れて開発を進めたい。
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[Presentation] Delineation ability of one-scan fused CT with deep learning imaging reconstruction (DLIR) to visualize aortic dissection2023
Author(s)
Masahiro Yoshida, Tomoya Kobayashi, Seiji Shiotani, Kazunori Kaga, Hajime Saitou, Satoka Someya, Kazuya Tashiro, Moyu Yamamori, Riho Kuramochi, Katsumi Miyamoto, Hideyuki Hayakawa, Shigeru Atake
Organizer
12th ISFRI congress, 18th IAFR congress
Int'l Joint Research
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