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PET/MRI装置専用精度管理ファントムの開発と安全性試験ガイドラインの策定

研究課題

研究課題/領域番号 23K25240
補助金の研究課題番号 22H03986 (2022-2023)
研究種目

基盤研究(B)

配分区分基金 (2024)
補助金 (2022-2023)
応募区分一般
審査区分 小区分90140:医療技術評価学関連
研究機関弘前大学

研究代表者

高橋 康幸  弘前大学, 保健学研究科, 教授 (40404925)

研究分担者 細川 翔太  弘前大学, 保健学研究科, 助教 (20790554)
三輪 建太  福島県立医科大学, 保健科学部, 教授 (40716594)
右近 直之  福島県立医科大学, 公私立大学の部局等, 講師 (70792985)
研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2025-03-31
研究課題ステータス 交付 (2024年度)
配分額 *注記
13,520千円 (直接経費: 10,400千円、間接経費: 3,120千円)
2024年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2023年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2022年度: 7,540千円 (直接経費: 5,800千円、間接経費: 1,740千円)
キーワードファントム / PET / MRI / PET/MRI / 性能評価ファントム / 講習会
研究開始時の研究の概要

PET装置の性能評価ファントムとMRI装置の性能評価ファントムについて、それぞれの世界基準をできるだけ同時に満たすPET/MRI複合装置用性能評価ファントムを設計し製造業者により作成した。また、このファントムを用いた性能評価手順、安全性試験についてマニュアル化し、全国を対象とした講習会等を開催した。

研究実績の概要

PET装置の性能評価ファントムとMRI装置の性能評価ファントムについて、それぞれの世界基準をできるだけ同時に満たすPET/MRI複合装置用性能評価ファントムを設計し、製造業社により作成した。なお、新型コロナ感染症の影響により半年遅れた。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

PET/MRI複合装置用性能評価ファントムの製造において、当初予定していた業者が倒産したため、別業者へ依頼する関係で、設計図の調整やファントム各種の微調整等に時間がかかり、遅れが生じている。

今後の研究の推進方策

世界基準をより正確に評価するための機材であるファントムの備品をおよび腫瘍を想定した陽性信号(球ファントム)を発注する。納品後、早急にPET/MRI複合装置により精度管理の評価を実施する。この装置は研究代表者の施設にないため、装置を有する共同研究者の施設で実施し、共同研究者に操作及び画像解析等を協力いただく。また、世界基準の確認のため国際会議等で発表する予定である。さらに、画像解析等の結果はガイドラインやマニュアル等に反映させ、関連学会(全国レベルの学会や地方会)で講習会等を調整する。

報告書

(1件)
  • 2022 実績報告書
  • 研究成果

    (3件)

すべて 2022

すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件) 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] Construction of a Phantom for Image Quality Evaluation in PET/MRI System2022

    • 著者名/発表者名
      Takahashi Yasuyuki、Nemoto Ayaka、Hosokawa Shota、Ito Hiroshi、Oriuchi Noboru
    • 雑誌名

      Annals of Nuclear Cardiology

      巻: 8 号: 1 ページ: 103-108

    • DOI

      10.17996/anc.22-00152

    • ISSN
      2189-3926, 2424-1741
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] SPECT画像再構成条件が99mTcO4-を使用した甲状腺摂取率測定の定量性に与える影響2022

    • 著者名/発表者名
      長野圭司、高橋康幸、高井剛、表孝徳、板垣康、福田祥子、岡本泰之
    • 雑誌名

      核医学技術

      巻: 42 ページ: 371-379

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] Image Recognition of Tumor in Bone SPECT Image using Deep Learning2022

    • 著者名/発表者名
      Seiryo Shukunobe、Yuri Sagisaka、Shota Hosokawa、Yasuyuki Takahashi
    • 学会等名
      The 13th Congress of the World Federation of Nuclear Medicine and Biology
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会

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公開日: 2022-04-19   更新日: 2024-12-25  

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