人工知能を用いた肺の超高精細CTの高分解能化に関する基礎的研究

• 研究課題/領域番号: 23K07153
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分52040:放射線科学関連
• 研究機関: 滋賀医科大学
• 研究代表者: 北原 均 滋賀医科大学, 医学部, 講師 (40402721)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2023年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
• キーワード: 超高精細CT / 人工知能 / 深層学習 / 3Dプリンター / 伸展固定肺

研究開始時の研究の概要

2017年に超高精細CT（U-HRCT）が登場し、従来のCTに比べて高コントラスト分解能（装置の性能を表します）が著しく向上しましたが、実際に得られる肺の画像は従来とさほど変わらないものでした。我々は人工知能の原理を用いることで、U-HRCTのもつ潜在的な能力を引き出すことに実験的に成功しました。我々はこの画像をvirtual U-HRCTと呼んでいます。このvirtual U-HRCTの臨床応用に向けて、まず臨床的には非現実的な高コントラスト分解能ではなく、実際の撮像に近い低コントラスト分解能の評価を行い、次にヒト伸展固定肺（標本）を用いて肺微細構造の描出可能範囲を検討します。