| 研究課題/領域番号 |
21H04530
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分18:材料力学、生産工学、設計工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
矢代 航 東北大学, 国際放射光イノベーション・スマート研究センター, 教授 (10401233)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2024-03-31
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| キーワード | Ｘ線 / イメージング / トモグラフィ / エラストグラフィ / 粘弾性体 / 複素弾性率 / ソフトマテリアル / 医療診断 |
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| 研究成果の概要 |
世界で初めてＸ線エラストグラフィCTの実現に成功した。すなわち、シンクロトロン放射光施設の白色放射光、独自に開発した試料加振回転装置、独自の配置の回折格子干渉計（高感度変位検出法）などを活用することにより、250 msの時間分解能、10 μmの空間分解能で、ブタ肺内部の貯蔵弾性率、損失弾性率の三次元分布を可視化することに成功した。また、実験室のＸ線源でも、最先端の高速フォトンカウンティングＸ線画像検出器、深層学習に基づくデノイジング技術、および圧縮センシングに基づくCT再構成技術などにより、加振により試料が変形するよりも短い時間で、世界で初めてＸ線エラストグラフィCTを実現した。
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| 自由記述の分野 |
Ｘ線光学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、世界で初めて、Ｘ線を用いて高い空間分解能・時間分解能で、試料内部の貯蔵弾性率、損失弾性率の三次元分布を可視化するＸ線エラストグラフィCTに成功した。当初はシンクロトロン放射光施設の白色放射光による原理実証であったが、最先端の高速Ｘ線フォトンカウンティング画像検出器と、深層学習や圧縮センシングなどのデータサイエンスの活用により、実験室Ｘ線源でも、高い時空間分解能でＸ線エラストグラフィの実現に成功した。この成果は、ソフトマテリアルの新たなツールを提供するだけでなく、新たな医療診断機器の実現可能性も示しており、学術的有効性だけでなく、社会的な意義も示すことができたと考えている。
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