| 研究課題/領域番号 |
21K07628
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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 |
水上 慎也 北里大学, 医療衛生学部, 講師 (80759340)
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| 研究分担者 |
原 秀剛 北里大学, 医療衛生学部, 准教授 (80381424)
金井 詠一 麻布大学, 獣医学部, 講師 (20632219)
横山 大希 麻布大学, 大学病院, 特任助手 (60823812)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | X線CT / 生体内部温度 / CT besed thermometry / 温度分解能 / 画像再構成 / CT based thermometry |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究ではこれまでの研究で得られているブタの組織学的サンプルを使用したCT値と温度の関係（CT値-温度変換テーブル）を利用してCT based thermometryの検討を進めていく。手順として、①ブタ生体組織（32～42℃）のCT値-温度変換テーブルを作成し、組織学的サンプルの変換テーブルと整合性を検討する。②ブタ生体の複数臓器を同時に表示する温度分布画像作成法を確立する。③臨床CT画像を用いてヒトの組織における温度画像を作成する。臨床CT画像は、X線CTガイド下で実施されたRFAの画像を利用して、後ろ向きに研究を行う。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、X線CT装置を用いて人体内部の温度分布を可視化するCT-besed thermometryを開発し、温度によって疾患や治療効果を評価する新たな画像診断法の可能性を明らかにすることを目標としている。本研究期間に、CT-based thermometryを用いて温度分布の画像表示を確立した。しかし、X線CTで得られる信号（CT値）にはノイズが含まれるため、CT-based thermometryの温度分解能が低下することが判明した。そこで、CT画像再構成法を利用したノイズ低減を行い、温度分解能の改善を検討した。
本研究では、逐次近似再構成法であるMBIR(model based iterative reconstruction)と深層学習に基づく再構成法のDLR(Deep learning reconstruction)を使用してノイズ低減を行い、通常のCT再構成法であるFBP(filtered back projection)と比較して温度分解能を評価した。水ファントムにおいて、FPBでは温度分解能が12.4℃であったのに対し、MBIRでは5.0℃、DLRでは8.5℃と改善が確認された。本研究では、高線量の放射線を用いてノイズを低減させた信号を取得している。ただし、本研究で使用したDLRは患者の放射線被ばくを低減する目的で、低線量画像を用いた学習が行われているため、CT-based thermometryの目的には適していない可能性が考えられる。これに対し、MBIRは高線量画像に対してもノイズ低減効果が高く、CT-based thermometryに適した画像再構成法であることが示唆された。MBIRは、組織学的サンプル（4×4×3 cm）においてもノイズ低減効果が高く、2.5～3.8℃の温度分解能で温度を測定することが可能であった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
CT-based thermometryの開発および温度分解能の改善についての検討は順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
CT-based thermometryの適応について、熱を利用した治療を考えている。これまでにヒトの体温（37℃）や加温時（～60℃）における検討を行ったため、０℃以下の温度を用いる凍結療法における検討を行う。すでに-60℃程度までの冷却が可能な超低温フリーザーを用意しており、水ファントムおよびブタの組織学的サンプルを用いた検討を行う予定である。
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