| 研究課題/領域番号 |
20K08143
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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 | 北里大学 |
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研究代表者 |
五味 勉 北里大学, 医療衛生学部, 教授 (10458747)
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| 研究分担者 |
鯉淵 幸生 独立行政法人国立病院機構高崎総合医療センター(臨床研究部), 臨床研究部, 副院長 (10323346)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2020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 | 乳がん / デジタルトモシンセシス / 深層学習 / トモシンセシス / 被ばく線量低減 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
乳がんの死亡率は増加傾向であり、被ばく線量低減と高濃度乳房を含む微細病変の検出向上 (以下、画質改善) を実現する乳腺検診システムの整備が必要である。我々は、乳腺デジタルトモシンセシスの被ばく線量低減がどのようなプロセスで画質劣化につながっているのかを調査し、被ばく線量と画質の相関関係および最適化の必要性を解明することに成功した。これらの成果から本研究では、更なる被ばく線量低減と画質改善を実現するために、ラプラシアンピラミッド分解再構成・異方性拡散処理と高解像度化処理に基づく深層学習を組み合わせた複合型深層学習処理に着目し、最適化を図った新たな乳腺デジタルトモシンセシスシステムを開発する。
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| 研究成果の概要 |
乳がんの死亡率は増加傾向であり、被ばく線量低減と高濃度乳房を含む微細病変の検出向上 (以下、画質改善) を実現する乳腺検診システムの整備が必要である。本研究の目的は、更なる被ばく線量低減と画質改善を実現するために、再構成前に深層学習を組み合わせた複合型深層学習処理に着目し、最適化を図った新たな乳腺デジタルトモシンセシスシステムを開発した。その結果、画質改善効果と標準線量の約50%低減の可能性が示唆された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
新しい乳腺デジタルトモシンセシスシステムは、臨床で使用している通常の照射線量より少ない照射線量での撮像において画質改善を含めた有用性が期待できる。深層学習を応用した高解像度化処理に伴う微細病変の抽出能向上を実現できる新しい乳腺デジタルトモシンセシスシステムは、被ばく線量の低減と微細病変の診断能向上を図るものであり、画像診断の精度向上に寄与できる。本研究の成果は、更なる被ばく線量低減と画質改善につながるものであり、乳がんの早期発見に貢献することが期待できる。
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