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2019 年度 実施状況報告書

多核種同時撮像のためのコンプトンカメラ機能を持つPET検出器の開発

研究課題

研究課題/領域番号 19K20723
研究機関国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構

研究代表者

田久 創大  国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 放射線医学総合研究所 先進核医学基盤研究部, 博士研究員(任常) (60796473)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2021-03-31
キーワード放射線検出器 / PET / コンプトンカメラ
研究実績の概要

核医学画像診断装置であるPET (positron emission tomography: 陽電子断層撮影法)は、511 keV対消滅ガンマ線しか測定できないため、生体の複数の機能を同時に画像化することはできない。そこで本研究では、広範囲のエネルギーの放射線を同時に撮像できる、コンプトンカメラの機能を追加したPET検出器の開発を進めている。
本年度は、コンプトンカメラの吸収体として超高エネルギー分解能PET検出器の開発を行った。アルミケーシングが施された50×50×30 mm3のサンゴバン製LaBr3: Ceモノリシックシンチレータを浜松ホトニクス製64 chマルチアノード光電子増倍管に光学結合し、片面読み出し方式の検出器を製作した。更に抵抗チェーン回路を用いて読み出し信号数を 64 から 4 チャンネルに削減した。また Python の Keras ライブラリを用いて測定データの深層学習を行い、位置精度の向上を試みた。Cs-137線源を 1 mm 径でコリメートし、結晶上面から結晶の 4 分の 1の領域において、1 mm ピッチで照射した。エネルギー分解能は 662 keV に対して約4~5%であった。位置分解能については、結晶の中心付近では約 6 mm であったが、辺縁部に進むほど劣化した。辺縁部では 4 チャンネルの出力信号にあまり違いが生まれないため、位置精度が劣化すると考えられた。コリメート照射したデータに対して深層学習を適用したところ、位置精度は約5.4mmに改善した。信号数を削減しても深層学習による位置精度改善が見込まれた。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

本研究で考案中の検出器構造に関して、初年度で予定していた実験が概ね完了したため。

今後の研究の推進方策

コンプトンカメラの吸収検出器に加え、散乱検出器についても開発を行う。特にエネルギー分解能を向上させるため、シンチレータと受光素子の構造や組み合わせ・シンチレーション光の広がり方の観点から検討を行う。

次年度使用額が生じた理由

購入を予定していた実験機器の一部が、所属ラボ所有のもので代用可能である見込みが立ったため。その分を追加の検出器材料の購入に充てることにした。

  • 研究成果

    (5件)

すべて 2019 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 学会発表 (3件) (うち国際学会 2件) 備考 (1件)

  • [国際共同研究] LMU Munchen(ドイツ)

    • 国名
      ドイツ
    • 外国機関名
      LMU Munchen
  • [学会発表] Reduction of readout channels of a monolithic LaBr3:Ce detector by resistive-chain and neural networks2019

    • 著者名/発表者名
      S. Takyu, S. Liprandi, H. G. Kang, M. Kawula, M. Nitta, F. Nishikido, N. Inadama, K. Parodi, P. Thirolf, T. Yamaya
    • 学会等名
      2019 IEEE Nuclear Science Symposium (NSS) and Medical Imaging Conference (MIC)
    • 国際学会
  • [学会発表] Two-Layer DOI Staggered GAGG Scatterer Detector for WGI2019

    • 著者名/発表者名
      S. Takyu, E. Yoshida, A. Mohammadi, K. Kamada, T. Yamaya
    • 学会等名
      2019 IEEE Nuclear Science Symposium (NSS) and Medical Imaging Conference (MIC)
    • 国際学会
  • [学会発表] Whole gamma imaging のための 2 層スタガー型 GAGG 散乱検出器2019

    • 著者名/発表者名
      田久創大, 吉田英治, 仁科匠, 菅幹生, 鎌田圭, 山谷泰賀
    • 学会等名
      第 80 回応用物理学会秋季学術講演会
  • [備考] 次世代PET開発研究会報告書

    • URL

      https://www.nirs.qst.go.jp/usr/medical-imaging/ja/study/main.html

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公開日: 2021-01-27  

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