| 研究課題/領域番号 |
19K17170
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
湯淺 勇紀 山口大学, 医学部附属病院, 主任診療放射・エックス線技師 (20749840)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | Deep learning / Dual energy CT / ヨードマップ / 仮想非造影CT画像 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は、前年度に構築、改良した胸部および腹部の仮想DECT(Dual energy computed tomography)画像生成モデルを使用して得られた画像を基に、仮想非造影CT画像を生成するシステムの構築を行った。
仮想DECT画像生成モデルを使用し、低管電圧CT画像から高管電圧CT画像の生成を行い、仮想DECT画像の生成を行った。対象は、胸部CT検査を受診した患者10名、腹部CT検査を受診した患者10名とした。取得した仮想DECT画像に対して、DE処理を加えることで、仮想非造影CT画像を取得できるシステムの開発を行った。
取得した仮想非造影CT画像は、真の非造影CT画像と比較することで精度評価した。真の非造影CT画像については、市販ワークステーションを使用して生成した。評価項目は、MAE(mean absolute error)、CT値とした。また、それぞれの画像のヒストグラムを算出し、HI（histogram intersection）の値を算出することで画像の類似度評価を行った。
仮想非造影CT画像のMAEは、胸部、腹部ともに10HU(hounsfield unit)以下の値となり、真の非造影CT画像と良く一致した値となった。ヒストグラムについては、仮想非造影CT画像と非造影CT画像で良く一致しており、HI値も0.9以上となった。このことから、前年度に構築されたモデルは、高精度の仮想DECT画像を生成するものであり、DE処理を加えることで、ヨードマップだけではなく、非造影の画像を取得することが可能であることが示された。
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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
本年度の計画として、放射線治療計画への応用を上げていたが、仮想非造影CT画像を出力するシステムの構築を行った。本年度の成果により、今後の放射線治療への応用が可能となった。次年度は放射線治療計画への応用に関して、放射線治療患者の画像を使用し、患者の治療効果判定の検討も進めていく予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後、本モデルを使用し、放射線治療計画への有用性を検討する。また、放射線治療患者の画像を使用し、患者の治療効果の判定などを実施し、DECBCT(Dual energy cone -beam computed tomography)システムを確立する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本年度参加予定としていた米国医学物理学会がオンライン開催となり、参加を見合わせたため、旅費、参加費について未使用額が生じた。この未使用額については、令和4年度の学会への旅費、参加費と合わせて使用する。
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