モバイル型トモシンセシスにおける深層学習を用いた散乱補正法の開発

• 研究課題/領域番号: 25K21593
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分90130:医用システム関連
• 研究機関: 順天堂大学
• 研究代表者: 堀 拳輔 順天堂大学, 保健医療学部, 助教 (60964400)
• 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: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
• キーワード: 深層学習 / 画像再構成 / 画像処理 / トモシンセシス / 散乱線補正

研究開始時の研究の概要

X線撮影室に設置される据え置き型の装置ではないモバイル型のトモシンセシス装置は、病室や手術室での撮影に加えて在宅医療でも利用できる可能性がある。複数のX線画像から計算されるモバイル型トモシンセシス画像は、X線が被写体を透過する際に向きを変える散乱により、画像にボケが生じる問題がある。本研究ではモバイル型トモシンセシス画像の画質を飛躍的に向上することを目的とし、深層学習を用いた手法の開発に取り組む。