X線透視画像上での物体特定により飛躍的な被ばく量低減を実現する新型IVRシステム

2022 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19H04478
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分90130:医用システム関連
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 菊池 洋平 東北大学, 工学研究科, 准教授 (50359535)
• 研究分担者: 小谷 光司 秋田県立大学, システム科学技術学部, 教授 (20250699) ; 千田 浩一 東北大学, 災害科学国際研究所, 教授 (20323123) ; 志田原 美保 東北大学, 工学研究科, 准教授 (20443070) ; 渡部 浩司 東北大学, サイクロトロン・ラジオアイソトープセンター, 教授 (40280820) ; 狩川 大輔 東北大学, 工学研究科, 准教授 (40436100) ; 松原 佳亮 秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授 (40588430) ; 松山 成男 東北大学, 工学研究科, 教授 (70219525)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: インターベンショナルラジオロジー / 半導体検出器 / 医用画像処理技術 / 低被ばく化技術 / X線エネルギー分解画像

研究成果の概要

現在、X線透視下でカテーテル手術等を行うインターベンショナル・ラジオロジー（IVR：放射線画像支援治療）では、被ばくによる患者・医師の健康被害の回避が喫緊の課題となっている。本研究では、現行のX線透視ではトレードオフとなっている「低被ばく化」と「良好な画質」の両立を可能とするための革新的なIVRシステムの構築を提案し、これを実現するために必要とされるハード・ソフトウェア両面に関する複数の要素技術を確立した。

自由記述の分野

人間医工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本課題において開発された技術群は低被ばくIVRシステムの構想のみならず、他の応用においても有用なものと考える。ハードウェア面の開発成果であるGaAsを材料とする多素子型の半導体検出器はIVRのみならず、近年開発研究が行われているコンプトンイメージング装置などの散乱検出器としても有望であると推測される。また、ソフトウェア技術に関してX線画像上での部位特定を行う深層学習ベースの領域抽出技術を開発したが、こちらの技術においても、X線透視中における医師へのデバイス位置の補助的情報の提示システムといった、比較的早い段階において実用が可能な応用分野などを想定することが可能である。