2022 Fiscal Year Research-status Report
Dose Reduction in brain perfusion SPECT Using Deep Learning
| Project/Area Number |
22K15842
|
|---|
| Research Institution | University of Fukui |
|---|
Principal Investigator |
北 章延 福井大学, 学術研究院医学系部門(附属病院部), 放射線技師 (50935145)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| Keywords | SPECT / Deep Learning / 被ばく低減 / 投与量低減 / 短時間収集 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，以下の2つである．1）SPECT（Single-Photon Emission Computed Tomography）において，Deep Learning（DL）を使用した画像復元技術を適用することで，低画質な低投与量の画像から通常の高投与量の画像を復元するためのDLネットワークを構築すること．2）構築したDLネットワークを用いて，投与量の低減がどの程度可能かを解明すること．
もし投与量の低減が可能となれば，被ばく線量の低減だけでなく，医療費の削減にもつながる．また，この技術は全てのSPECT検査に適用可能となるため，その影響は非常に大きいと考える．ただし，DLによる画像復元を用いる場合，精度の悪い検査結果が得られる可能性があるため，本研究では，DLによって復元された画像を使用した場合の検査結果の十分な確認を行う必要がある．これらの事柄を考慮し，最終的な研究結果の報告では，投与量低減の落とし所を適切に見極めることも非常に重要な要素となる．
本年度は，まず1）に必要なデータ収集を進めながら，同時にDLの最適化も進めまた．目標のデータ数の確保にはまだいたっていないが，DLの最適化についてはおおよそ順調に進めることができた．また，これまでの研究の成果をまとめた論文（査読有り，オープンアクセス）も報告した．この論文では，通常の脳SPECT検査と比較して非常に短い検査時間で一部の検査結果を得ることができるDLの開発手法とその精度評価について報告した．単純なDLを使用し，高い精度の検査結果を得ることができ，臨床において重要な報告となったと考える．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
データの収集および解析が遅れている．当初想定していたよりも手間のかかる作業であったことが原因である．今後は，これらの作業を効率よく行いたい．
|
| Strategy for Future Research Activity |
データ収集および解析を速やかに行い，①PSNRおよびSSIMを用いた復元画像が通常の投与量による高画質の画像（正解画像）にどの程度似ているかどうかの評価を行いたい．①が完了した時点で，②復元画像と通常の投与量による高画質の画像（正解画像）の統計学的画像解析結果に対する評価に関しても進めて行きたい．①については今年度早期に着手したい．
|
| Causes of Carryover |
データ収集を全て完了した時点で，ワークステーション（1,100,000円）を購入する予定であったが，データ収集作業が遅れており，ワークステーション購入にまで至らなかったことが次年度使用額が生じた理由である．また，コロナ渦で学会参加が制限されたこともその理由のひとつである．
|
