| 研究課題/領域番号 |
15K09898
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
放射線科学
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| 研究機関 | 熊本大学 |
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研究代表者 |
白石 順二 熊本大学, 大学院生命科学研究部(保), 教授 (30551311)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 低線量CT画像 / 観察者実験 / シミュレーション / ROC 解析 / 人工知能 / 機械学習 / machine observer / 医療ひばく / コンピュータ断層撮影（CT) / 医療被ばく / ROC解析 / コンピュータ断層撮影（CT） / 低線量 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、コンピュータ断層撮影（CT）検査における撮影線量（医療被ばく）の最適化を目的として、通常の線量で撮影されたCT画像から低線量CT画像を再構築する手法を用いて、撮影線量を減少させた場合に低下する可能性がある診断能を評価するための手法を開発し、同時にその評価手法の正当性の検証を試みた。
診断能の評価では、人工知能を用いてヒトの代わりにコンピュータが低コントラスト信号を検出するシステム開発の基礎的な実験を行い、その可能性を検証した。また、医療被ばくの最適化については、線量レベルの異なる画像を比較評価することで、統計的に優劣判定を行う一対比較法の新しい手法を開発し、それを論文で発表した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
CT画像の低線量化は国民だけでなく、多くの臨床医が望むことであり、その低線量CT画像を既存のCT画像から容易に再構成できる本再構成法は、CT撮影における線量の最適化だけでなく、線量の変化に伴う病変の表示変化を学習する目的にも有用であると考える。
また、本研究で開発したコンピュータによる仮想観察者実験システムや新しい一対比較法の手法、そして、様々な観察者実験用のソフトウエアを用いることにより、これまで以上に観察者実験の実施が容易になり、さらには、ヒトによる観察者実験の制約のために検討されていなかった様々な項目についての検証が今後は可能となると考えられる。
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