研究課題
若手研究
CTはコントラスト分解能が低いため，骨髄浸潤や硬膜浸潤の評価は困難である．本研究ではこの問題を解決するため，造影前後のCT画像を差分することで得られる，骨差分ヨード（bone subtraction iodine: BSI）画像を高空間分解能を有する高精細CTと最新の深層学習画像再構成法を用いて改良する．BSI画像を頭頸部がんに応用し，骨髄浸潤や硬膜浸潤などを評価できるか検証していく．
本研究では，骨差分ヨード画像を用いることで，従来のCTでは困難であった骨内の造影効果を描出し，腫瘍の進展範囲をより正確に評価することができた．また，金属アーチファクトが重なるような部位では，腫瘍と周囲組織のコントラストを増強させ，金属アーチファクト自体を差分し不明瞭化させることで，腫瘍の進展範囲をより正確に描出できた．この技術により，より正確な腫瘍進展の評価ができる．
CTは簡便，短時間で全身を撮影でき，がん診療において不可欠な検査である．しかし，CTではコントラスト分解能が低いため，骨浸潤や硬膜浸潤の評価は困難で，MRIに頼らざるを得なかった．本研究では造影前後のCT画像をサブトラクションして，造影剤（ヨード）が入った部位のみを描出する骨差分ヨード画像を作成した．これにより骨浸潤の範囲が描出できるようになった．本研究により，CTでのがんのステージグがより正確になり，適切な治療を選択できることが期待できる．
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