2020 年度実施状況報告書

CT検査プロトコル単位での放射線線量を管理可能なシステム開発

研究課題

研究課題/領域番号	18K10017
研究機関	京都医療科学大学
研究代表者	森正人京都医療科学大学, 医療科学部, 教授 (50378767)
研究分担者	田畑慶人京都医療科学大学, 医療科学部, 准教授 (20369656)
研究期間 (年度)	2018-04-01 – 2022-03-31
キーワード	医療被ばく管理 / 検査プロトコル / 線量レポート
研究実績の概要	CT検査におけるプロトコル情報の抽出方法の確立を目指すため、本研究では、次に示すプロセスで研究を遂行する。１） CT検査単位の画像と線量レポートを取得する。２）検査プロトコル名を抽出する。３）線量情報を抽出する。４）検査プロトコル名と線量情報を統合する。５）撮影画像の類似度を測定する。６）類似度により検査プロトコルを統合する。７）医療従事者による統合結果の評価を行う。８）検査プロトコルごとの撮影線量の分類を行う。当該年度は、７）、８）を計画して実施していたが、７）において、医療従事者からCTDIvolやDLPに代表される医療被ばく情報は、単位面積当たりの線量ではないため、被検体のサイズを反映したSSDE (Size-Specific Dose Estimates)で評価したいとの強い要望がありこれに対応した。SSDEは、CTのスライス画像の1枚ごとに被検体の面積をROIとして手動で設定し、その値を用いてCTDIvolを補正することで得られる。そのため、本システムにCTのスライス像に映る被検体の面積にROIを自動的に設定する機能を実装した。これにより、患者単位の正確な医療被ばく線量を即座に取得することが可能になった。CTのスライド画像には、ベッドが映り込んでおり、スライス位置によってはその形状や位置が変化するだけでなく、ベッドのCT値は被検体と差異がないことから、自動で排除することは容易ではない。本システムは、これを被検体と間違えることなく排除する機能を実装した。これまでSSDEを自動的に求めるアプリケーションは珍しいことから、現在、手計算との照合を行う実証実験を実施中である。
現在までの達成度 (区分)	現在までの達成度 (区分) 4: 遅れている理由 SSDE算出の機能を実装するために工数を費やしたため、当該年度に計画していた研究のプロセス７）、８）を次年度に実施する。
今後の研究の推進方策	今後は、実証実験を行ってもらう医療施設を増やし、システムが分類した検査プロトコルの評価だけでなく、SSDEについても意見を集め、PDCAを回しながら、役に立つシステムに発展するよう研究を進める。
次年度使用額が生じた理由	当初計画にはなかった機能の追加が発生し、当該年度に遂行するべき研究の一部がペンディングになった。次年度は、ペンディングになった開発中のシステムを評価するための物品の購入、実証実験で協力を仰ぐ病院施設への謝金、研究成果を発表するための旅費やその他の費用としての使用を計画する。