2016 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a new digital breast tomosynthesis system for improvement of breast cancer detection
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26461805
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| Research Institution | Kitasato University |
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Principal Investigator |
五味 勉 北里大学, 医療衛生学部, 教授 (10458747)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
武田 徹 北里大学, 医療衛生学部, 教授 (10197311)
鯉淵 幸生 独立行政法人国立病院機構高崎総合医療センター(臨床研究部), 臨床研究部, 臨床研究部長 (10323346)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | トモシンセシス / 乳がん |
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| Outline of Annual Research Achievements |
1.検討内容
最終年度に行う検討の主目的は、昨年度に再調整を行った「改良型画質改善ハイブリッド処理法」の最終評価を行うことである。画質改善ハイブリッド処理法の開発コンセプトは乳腺トモシンセシス像に混入する雑音の低減、乳腺組織像の精度向上、低被ばく線量撮影を実現し微細病変の抽出能向上を図ることである。研究初年度に開発した画質改善ハイブリッド処理法では、低線量による撮像条件下で生成された画像において雑音が増大・画像コントラストの低下が確認されたため、再調整を行った。改良型画質改善ハイブリッド処理法はアンシャープマスキング(unsharp masking、空間分解能の保持目的)処理された投影像から逐次近似再構成法(penalized-likelihood separable quadratic surrogates: PLSQS、フィルタ補正逆投影像を基準画像として設定)を適用して画像を再構成する。再評価は研究初年度に購入した乳腺ファントム(BR3D モデル020)を使用して行った。その結果、従来法と比較して改良型画質改善ハイブリッド処理法は、標準線量像(平均乳腺線量: 1.51mGy)から低線量像(平均乳腺線量: 0.40mGy)で最も高い画像コントラスト(signal difference-to-noise ratio: SDNR)を得ることに成功した。空間分解能(full width at half-maximum: FWHM)は従来法と比較して同等の結果となった。
2.意義
改良型画質改善ハイブリッド処理法は、標準線量から低線量において従来法と比較して最も高い画像コントラストを提供することが可能であった。
3.重要性
低被ばく線量撮像による乳がんの早期発見という観点では、改良型画質改善ハイブリッド処理法は、診断能向上と精度向上に寄与できる可能性がある。
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