研究課題/領域番号 |
15K11065
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
病態科学系歯学・歯科放射線学
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研究機関 | 北見工業大学 |
研究代表者 |
早川 吉彦 北見工業大学, 工学部, 准教授 (70164928)
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研究協力者 |
コーネリア コバー Hamburg University of Applied Sciences, Faculty of Life Sciences, Prof. i.R.
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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 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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キーワード | X線CT画像 / 統計的画像再構成法 / 逐次近似法 / 圧縮センシング / 歯顎顔面画像診断 / 被ばく軽減 / 全変動正則化 / スパースモデリング |
研究成果の概要 |
不完全な投影データの使用や投影データの削減はX線CT画像再構成に影響するか,さらに、統計的再構成法アルゴリズム(ART法とML-EM法)と圧縮センシング法(TV正則化)で画質が維持されるか検討した。ART法を従来法であるFBP法と比較し,さらに,スパースモデリングによる圧縮センシングを利用して,TV正則化によって投影データ量を削減可能な処理法を開発した。 そして,顎顔面領域のCT画像に対して実行し,360度ないし180度の投影データに対しART法とTV正則化を組み合わせたところ,計算負荷は増大するがCT画像再構成に用いるプロジェクションデータを約10分の1まで減らせることを示した。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
医療用X線撮影における「患者の被ばく線量を減らす」という社会的ニーズと,相反するニーズ「画質を劣化させないこと」を同時に実現するために,統計的画像再構成法とスパース(疎性)・モデリングを基にした圧縮センシング法を応用した。特に被ばく線量が問題となるX線CTに応用し,顎口腔領域の画像で検証した。360度ないし180度の投影データに対しART法とTV正則化を組み合わせて実行した。 計算負荷の増大という問題は多少あるが,プロジェクションデータ量で10分の1のX線量でCT画像を再構成できる可能性を示した。また,金属アーチファクトの削減効果もあった。医療におけるX線CT画像の使い方を変える可能性がある。
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