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2019 年度 研究成果報告書

CT画像の空間分解能および結節の特徴に基づいたバーチャル3D肺がん像生成法の開発

研究課題

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研究課題/領域番号 17K09059
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 医学物理学・放射線技術学
研究機関新潟大学

研究代表者

大久保 真樹  新潟大学, 医歯学系, 教授 (10203738)

研究分担者 成田 啓廣  新潟大学, 医歯学系, 助教 (10770208)
和田 真一  新潟大学, 医歯学系, 教授 (80105519)
研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2020-03-31
キーワードX線CT / 変調伝達関数(MTF) / 点広がり関数(PSF) / スライス感度分布(SSP) / 空間分解能 / 逐次近似再構成 / 肺がん / コンピュータ支援診断(CAD)
研究成果の概要

肺がんCT検診用コンピュータ支援診断(CAD)の性能評価を目的として、実際の肺結節像を基にした模擬結節像(Virtual Nodule)を生成する手法を開発した。結節を模したファントムを用いた実験ではVirtual Noduleが実際の画像とよく一致することが確認され、手法の妥当性が示唆された。Virtual Noduleは各施設におけるCT装置の空間分解能に基づいて算出され、その施設で撮影した画像に融合することで生成できる。すなわち、各施設の画像の空間分解能や雑音の特性を持つ結節像となる。Virtual Noduleにより、各施設で異なるCADの性能を適確に評価できると考えられる。

自由記述の分野

医学物理学・放射線技術学

研究成果の学術的意義や社会的意義

肺がんの早期発見のために胸部CT検診およびコンピュータ支援診断(CAD)の普及が必要である。しかし、CADによる肺がんの検出性能はCT画像の画質に大きく依存するため、それぞれの検診施設で個別に性能を評価しなければならない。本研究で開発したVirtual Noduleは各施設の画像の空間分解能や雑音の特性を持つ結節像であることから、CADの性能を各施設が適確に評価することが可能となる。これは従来のCAD性能評価法では実現できなかったものであり、肺がんCT検診の普及につながる。

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公開日: 2021-02-19  

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