| Project/Area Number |
20H01129
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
3240:Society medicine, nursing, and related fields
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
Fukui Ryohei 岡山大学, 大学院保健学研究科, 助教
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 –
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥480,000 (Direct Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2020: ¥480,000 (Direct Cost: ¥480,000)
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| Keywords | PET/CT / 人工知能 / 深層学習 / GAN / 減弱補正 |
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| Outline of Research at the Start |
PET/CT検査において、PETと同時に収集するCT画像を用いた減弱補正は、PET画像の診断価値を向上させる必須の技術である。しかし、PET/CT検査の被ばく全体に対するCTの寄与は大きく、各施設ではCTの撮影条件を見直すなどの努力が続けられている。一方、人工知能技術を大幅に前進させた深層学習の多彩なモデルの中で、GANが注目されている。GANは、特に画像分野での発展が著しく、高精度の画像生成の開発に用いられている。本研究ではGANを用いてPET画像からCT画像を生成し、PETの減弱補正に用いることでCTを排したPET検査を提案することにより、患者被ばくを低減する技術の開発を目的とした。
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| Outline of Final Research Achievements |
本研究では，従来はCT画像により実施されるPET画像の減弱補正を，深層学習（CycleGAN）による疑似CT画像作成により達成することを目的とした．診療で撮影された約15,000枚のPET画像とCT画像により学習したCycleGANにより，PET画像から疑似CT画像を生成することは可能であった．また，疑似CT画像によりPET画像の減弱補正も達成された．画像の類似度を評価する指標により，疑似的なCT画像および減弱補正されたPET画像の類似度は高いことが確認された．しかし，臨床で用いるにはさらに疑似CT画像の生成精度を向上させる必要があり，学習モデルの改善や，学習データの増強が必須である．
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
PET/CT検査における被ばくは，その半分がCT撮影による．しかし，PET検査に至るまでにCT検査は実施されている例がほとんどであり，PET検査中に撮影するCTは診断価値を有しておらす，減弱補正を専らの目的としている．本研究による成果により，CT撮影をスキップして検査を終えることが可能となり，患者の被ばくは大幅に低減可能である．また，まったくCTが不要となれば，PET装置の価格も下げることになり，病院施設の導入コスト，ランニングコストを削減できる．被ばくに敏感な小児疾患についてもPETの適用が広がり，PET検査の臨床的価値を向上させる可能性を秘めている．
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