研究課題
2020-2022年度にて超高精細CT(Ultra-High-Resolution CT: 以下UHR-CT)および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および2022,欧州放射線学会(European Society of Radiology)のECR 2022および2023と第13回および第14回呼吸機能イメージング研究会学術集会にて発表をし、European Radiologyにて研究成果を発表した。あわせて、2021-2022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、従来より用いられているHybrid-Type Iterative Reconstructionと人工知能応用再構成法であるDeep Learning Reconstruction法で再構成を行い、各種肺疾患評価能を評価するとともに、開発した各種AIにて評価を行った。なお,本研究成果はRSNA 2023,Computer-Assisted Radiology and Surgery(CARS)2023、ECR 2024や呼吸機能イメージング研究会学術集会などに投稿予定あるいは発表予定である。あわせて、研究成果を海外一流誌に投稿中あるいは投稿する予定である。
すべて 2023 2022
すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 2件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (16件) (うち国際学会 8件、 招待講演 4件)
European Radiology
巻: 33 ページ: 368~379
10.1007/s00330-022-08983-1
Japanese Journal of Radiology
巻: 40 ページ: 800~813
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インナービジョン
巻: 37 ページ: 1-3