| 研究課題/領域番号 |
20K08037
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| 研究機関 | 藤田医科大学 |
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研究代表者 |
大野 良治 藤田医科大学, 医学部, 教授 (30324924)
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| 研究分担者 |
近藤 征史 藤田医科大学, 医学部, 教授 (00378077)
村山 和宏 藤田医科大学, 医学部, 准教授 (40622931)
今泉 和良 藤田医科大学, 医学部, 教授 (50362257)
林 真也 藤田医科大学, 医学部, 教授 (60313904)
服部 秀計 藤田医科大学, 医学部, 講師 (70351046)
外山 宏 藤田医科大学, 医学部, 教授 (90247643)
星川 康 藤田医科大学, 医学部, 教授 (90333814)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 放射線医学 / CT / 人工知能 |
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| 研究実績の概要 |
2020-2021年度にて評価した超高精細CT（Ultra-High-Resolution CT: 以下UHR-CT）および従来より臨床で用いている320列面検出器型CT（Area-Detector CT: 以下ADCT）にてRadiological Society of North AmericaのQuantitative Imaging Biomarker Allianceに準拠したThe Phantom Laboratory社製COPDGene IIファントムを種々の被曝線量にてUHR-CTで撮像し，0.25mm, 0.5mmおよび1mmスライス厚で512-1024×512-1024マトリックスで，従来の逐次近似再構成，逐次再構成及びDeep Learningを用いたDeep Learning Reconstruction（DLR）法にて再構成を行い、被曝低減及び再構成法に関しての評価を行い、研究成果を米放射線学会（Radiological Society of North America: 以下RSNA）のRSNA 2021，欧州放射線学会（European Society of Radiology）のECR 2022および第13回呼吸機能イメージング研究会学術集会にて発表をし、現在海外一流紙に投稿するために論文執筆をおこなっている。
あわせて、2021年度は肺疾患定量評価とRadiomics解析によるUHR-CT撮像法と再構成法策定のため、前年の結果をもとに肺疾患患者の通常線量、低線量および超低線量CTをUHR-CTにて撮像し、開発した各種AIにて評価を行った。
なお，本研究成果は北米放射線学会（Radiological Society of North America: 以下RSNA）のRSNA 2022，欧州放射線学会（European Society of Radiology）のECR 2023や呼吸機能イメージング研究会学術集会や10th International Workshop of Pulmonary Functional Imagingにて発表予定である。あわせて，海外一流誌に投稿するたえに論文執筆を開始する予定である。
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| 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
撮像法の開発及び再構成法の評価、肺疾患被検者における通常線量、低線量および超低線量CT data取得とあわせて各種人工知能（Artificial Intelligence: 以下AI）の開発及び改良と評価を行っている。
したがって、当初計画におおむね沿っていると考える。
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| 今後の研究の推進方策 |
現在評価可能な肺結節dataに関する病理や治療効果評価結果などの評価に必要なデータ取得を推進し、今後のソフト開発の推進を図る。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
COVID-19肺炎による移動制限により、国内外学会での発表がオンラインになったので、旅費の支出が少なくなった。最終年度の旅費や論文校正費などで支出予定とする。
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