2016 Fiscal Year Annual Research Report
Detection of early CT sign and dose reduction using stochastic resonance
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26461821
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
今井 國治 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 教授 (20335053)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤井 啓輔 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 助教 (40469937)
池田 充 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 教授 (50184437)
川浦 稚代 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 講師 (60324422)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 確率共鳴 / 確率同期 / CT画像 / 皮髄境界 / 脳溝狭小化 / コントラスト分解能 / 鮮鋭度 / エントロピー解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本申請研究の目的は、CT画像上で確率共鳴を発現させ、病変検出能の向上を図ることであり、本年度は、特に脳溝狭小化型頭部ファントムを対象に検討を行った。その内容を以下に示す。
前年度までは、高コントラスト信号及び低コントラスト信号を対象に確率共鳴の発現を検討してきた。高コントラスト信号を対象とした場合、CT画像上で確率共鳴が発現し、効果的にコントラスト分解能が改善した。一方、低コントラスト信号については、コントラスト分解能はあまり改善しないものの、確率同期と呼ばれる非線形現象がCT画像上で発現し、鮮鋭度の改善に大きく関与すると言った非常に興味深い結果が得られた。そこで、これらの現象を効果的に発現させれば、脳溝狭小化や皮髄境界の不明瞭化等のearly CT signの検出に大いに役立つのではないかと考えられる。本研究では、皮髄境界及び脳溝を模擬した脳溝狭小化型頭部ファントムを対象に、どの程度原画像よりも信号検出能が向上するかについて検討した。
今回、付加ノイズとして周波数帯域制限型ノイズを用いることにし、様々な強度のノイズをファントム画像に付加した。その結果、原画像上で脳溝が認められなくなっていても、確率共鳴の発現により、脳溝が視認できるようになり、皮髄境界も確率同期によって鮮鋭になった。これは確率共鳴や確率同期の発現により、誤診が軽減できることを意味している。また、情報利得を物理指標とするエントロピー解析を行ったところ、情報利得はノイズ付加強度10HUで最大値をとる特性を示した。さらに、コントラスト分解能の指標であるCNRを用いた検討でも、同様の結果が得られた。以上のことから、確率共鳴及び確率同期による画質改善法は、early CT signを検出する上で、有効な方法になる可能性を秘めていることが示唆された。なお、この研究成果が認められ、電子情報通信学会から学術奨励賞が授与された。
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