| 研究課題/領域番号 |
18K07643
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| 研究機関 | 杏林大学 |
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研究代表者 |
町田 治彦 杏林大学, 医学部, 准教授 (70439834)
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| 研究分担者 |
横山 健一 杏林大学, 医学部, 教授 (20383680)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 超高精細CT / 逐次近似再構成 / 深層学習再構成 / 高空間分解能 / 被ばく低減 |
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| 研究実績の概要 |
今までのCTに比べてはるかに高い空間分解能（解像度）を有する超高精細CTに逐次近似再構成法を併用することで、非常に微細な構造や病変を高画質で描出できるので、さまざまなCT検査で大幅な診断能の向上とX線被ばくの低減が期待されている。本研究では、脳、頭頚部、体幹部、骨関節などの領域で超高精細CTと逐次近似再構成法の併用がもたらす画質の改善と被ばくの低減を検討し、その臨床的有用性を解明する。
令和元年度は引き続き頭部CT血管造影では脳動脈穿通枝、側頭骨CTでは中耳・内耳の微細構造、胸部CTでは仮想気管支鏡などを主な対象として、上記の臨床的有用性につき学会発表や招待講演などを積極的に行いつつ論文化を進めている。実際、側頭骨CTと仮想気管支鏡の成果の一部は原著論文として受理された。頭部CT血管造影では脳外科手術における重篤な合併症を回避すべく多くの臨床応用を行っているとともに、ファントム実験による撮影・画像作成プロトコルの最適化も検討している。
主に体幹部CTにおけるさらなる画質向上や被ばく低減の目的に人工知能による深層学習を応用した画像再構成法が新たに導入された。本再構成法は逐次近似再構成と比較して計算時間が短いという特長がある。腹部骨盤CTでは逐次近似再構成法に加えてこの深層学習再構成法の併用による大幅な被ばく低減の可能性を検討しており、令和2年度に国際学会で発表予定であるとともに論文化も進めている。
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| 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
本研究の予定項目として、超高精細CTと逐次近似再構成法を併用し、① 脳CT血管造影で脳動脈穿通枝の描出能を向上するための検査法の最適化を検討すること、② 体幹部CT血管造影での末梢血管の描出能の改善とその臨床的有用性を検討すること、③ 頭頚部、胸部、骨関節CTでの被ばく低減を考慮した画質の改善とその臨床的有用性を検討すること、を挙げている。このうち、①における検査法の最適化のためのファントム実験にあたり、現在は予備的なファントムでの検討に終始している。MRIにも対応可能なより精緻なファントムに関してはまだ検討が不十分である。②において、冠動脈CTは冠動脈ステント留置術後症例のステント内再狭窄の診断に有用と考えられるが、当施設ではそのような検査の依頼が多くない。③において、骨関節CTによる微細骨折の評価は救急外来の超高精細CTでない装置で検査されることが多い。
また、人工知能による深層学習を応用した画像再構成法が新たに導入されたため、その検討も同時に行っている。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成30年度、令和元年度に得られた成果につき、さらに論文化を進めていく。特に、画質向上と被ばく低減のみならず、診断能の改善についても検討していく。引き続き、超高精細CTと逐次近似再構成法の併用とともに超高精細CTと深層学習再構成法の併用の有用性も検討していく。
脳CT血管造影で脳動脈穿通枝の描出能を向上するための検査法の最適化のために、現状より精緻なファントムの開発を進めていく必要があるが、MRIにも対応可能なファントムを考慮しているのでMRI研究チームとのディスカッションもさらに積極的に行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウィルス肺炎の流行により予定していた国際学会旅費を使用できなかった。
これまで予定していたファントム作成が延期になったため、それにかかる費用を次年度に繰り越した。当該未使用額はファントム作成にかかる物品費、作成・実験協力の謝礼金に充てる。また、受理された論文のオープンアクセス費に充てる予定もある。
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