小児CTにおける深層学習画像再構成を用いた低被ばく撮影法の開発

2021 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 19K17173
• 研究機関: 熊本大学
• 研究代表者: 永山 泰教 熊本大学, 病院, 助教 (60791762)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: 小児CT被ばく / 深層学習 / 画像再構成法 / CT画質

研究実績の概要

令和3年度は、引き続き深層学習画像再構成（deep-learning reconstruction: DLR）についてファントムを用いた物理画質特性ならびに臨床画像での検証を行った。それらの研究成果として、前年度の北米放射線学会にて学会機関紙への投稿推薦に選出された演題（Deep Learning-based Reconstruction for Lower-Dose Pediatric CT: Technical Principles, Image Characteristics, and Clinical Implementations）がRadioGraphics誌に掲載された（Radiographics. Nov-Dec 2021;41(7):1936-1953）。また関連する原著英語論文も複数の国際学術誌において掲載が決定している（American Journal of Roentgenology: 1-10. 10.2214/AJR.21.27255, Eur J Radiol. 2022 Apr 1;151:110280.）。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

コロナ禍の影響もあり、症例数が当初の予定ほど集まっていない。

今後の研究の推進方策

研究期間の延長により必要な症例数を確保する。また、深層学習技術を用いた新しい再構成パラメータも開発されており、その物理特性と臨床的有用性を検証する予定である。

次年度使用額が生じた理由

新型コロナウイルスの影響で予定していた学会参加に伴う旅費が不要となったため、次年度使用額が生じた。

研究成果

• [雑誌論文] Radiation dose optimization potential of deep learning-based reconstruction for multiphase hepatic CT: A clinical and phantom study (2022)
  • 著者名/発表者名: Nagayama Yasunori、Goto Makoto、Sakabe Daisuke、Emoto Takafumi、Shigematsu Shinsuke、Taguchi Narumi、Maruyama Natsuki、Takada Sentaro、Uchimura Ryutaro、Hayashi Hidetaka、Kidoh Masafumi、Oda Seitaro、Nakaura Takeshi、Funama Yoshinori、Hatemura Masahiro、Hirai Toshinori
  • 雑誌名: European Journal of Radiology 巻: 151 ページ: 110280～110280
  • DOI: 10.1016/j.ejrad.2022.110280
  • 査読あり
• [雑誌論文] Radiation Dose Reduction for 80-kVp Pediatric CT Using Deep Learning-Based Reconstruction: A Clinical and Phantom Study (2022)
  • 著者名/発表者名: Nagayama Yasunori、Goto Makoto、Sakabe Daisuke、Emoto Takafumi、Shigematsu Shinsuke、Oda Seitaro、Tanoue Shota、Kidoh Masafumi、Nakaura Takeshi、Funama Yoshinori、Uchimura Ryutaro、Takada Sentaro、Hayashi Hidetaka、Hatemura Masahiro、Hirai Toshinori
  • 雑誌名: American Journal of Roentgenology 巻: - ページ: -
  • DOI: 10.2214/AJR.21.27255
  • 査読あり
• [雑誌論文] Deep Learning?based Reconstruction for Lower-Dose Pediatric CT: Technical Principles, Image Characteristics, and Clinical Implementations (2021)
  • 著者名/発表者名: Nagayama Yasunori、Sakabe Daisuke、Goto Makoto、Emoto Takafumi、Oda Seitaro、Nakaura Takeshi、Kidoh Masafumi、Uetani Hiroyuki、Funama Yoshinori、Hirai Toshinori
  • 雑誌名: RadioGraphics 巻: 41 ページ: 1936～1953
  • DOI: 10.1148/rg.2021210105
  • 査読あり
• [学会発表] Deep-learning reconstruction for unenhanced brain CT: Assessment of image quality and dose optimization potential (2021)
  • 著者名/発表者名: Yasunori Nagayama
  • 学会等名: 第107回 北米放射線学会
  • 国際学会
• [学会発表] 低線量CTにおけるDeep Learningを用いた再構成の画像特性 ファントム研究 (2021)
  • 著者名/発表者名: 坂部 大介 , 船間 芳憲 , 永山 泰教 , 中戸 研吾 , 後藤 淳 , 榎本 隆文 , 羽手村 昌弘
  • 学会等名: 日本放射線技術学会総会学術大会