人工知能を用いた心臓核医学画像生成モデルと新たな非CT吸収補正再構成法の開発

• 研究課題/領域番号: 25K11010
• 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: 徳島大学
• 研究代表者: 大塚 秀樹 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (30346605)
• 研究分担者: 笠井 亮佑 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 助教 (30976618) ; 大谷 環樹 徳島大学, 放射線総合センター, 助教 (40709557) ; 音見 暢一 徳島大学, 病院, 講師 (50624110)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 心臓核医学 / CT吸収補正 / 機械学習 / 人工知能 / 最適輸送論

研究開始時の研究の概要

心臓核医学検査は放射性医薬品（放射線を放出する検査薬）を用いて心臓の血流やエネルギー代謝などを画像として捉え、心筋梗塞などの診断に非常に有用な画像検査の一つである。検査時にCT（コンピュータ断層像）を同時に撮影することにより高画質の画像が作成できるが、放射性医薬品による被ばくに加え、CTの被ばくが増える。本研究では近年発展の著しい人工知能を用いて低被ばくの心臓核医学画像生成モデルとCTを用いない画像作成法の開発を目指している。