| 研究課題/領域番号 |
20K08046
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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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| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 新潟大学 |
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研究代表者 |
大久保 真樹 新潟大学, 医歯学系, 教授 (10203738)
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| 研究分担者 |
成田 啓廣 新潟大学, 医歯学系, 助教 (10770208)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
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| キーワード | X線CT装置 / スライス感度分布（SSP） / 逐次近似再構成 / 空間分解能 / 肺がん / コンピュータ支援診断（CAD） / circular edge / line spread function / 変調伝達関数（MTF） / 点広がり関数（PSF） / CT（computed tomography） |
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| 研究開始時の研究の概要 |
申請者らはこれまでに空間分解能に基づいたCT画像のコンピュータシミュレーションの理論・技術の開発を進め、バーチャル3D肺がん像を考案した。それらの研究成果は肺がんCT検診の普及につながることが示され、継続的な発展が期待されている。しかし、近年従来のCT画像に代わって新しい逐次近似再構成CT画像“IR画像”が広く普及してきており、申請者らの研究でも対応が必要となった。IR画像の空間分解能はコントラスト雑音比の低い画像から算出する必要があるため解析が難しく、現状では信頼性の高い測定法は確立されていない。本研究では、コントラスト雑音比の低い画像からでも精度の高い空間分解能測定が可能な手法を開発する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、逐次近似再構成（iterative reconstruction：IR）画像における高精度なslice sensitivity profile（SSP）測定法の開発を行った。考案法では、モデル化したSSPを用いて球体のシミュレーション画像を算出し、実際の球体ファントムの画像と一致するようにSSPのモデルパラメータを最適化する。考案法により得られたSSPから算出したシミュレーション画像は、真値である実際の球体の画像とよく一致し、SSPの測定精度が高いことが示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
肺がんの早期発見のためには胸部CT検診およびコンピュータ支援診断（CAD）の普及が必要であり、CADの性能評価が重要となる。申請者らがこれまでに開発したVirtual Noduleを利用することで、各施設においてCADの性能を適確に評価することができるようになる。しかし、Virtual NoduleをIR画像に適用するためには、コントラストの低い画像から空間分解能を測定する必要があり、処理パラメータの設定によっては測定精度が低下する場合もある。本研究で開発したSSP測定法を用いることにより高精度なSSP測定が可能であり、Virtual NoduleのIR画像への適用が可能となる。
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