X線CT装置を用いた生体内部温度の計測と可視化の検討

2022年度は、前年度に日本国特許に出願した内容を踏まえ、CT-based thermometryの温度分解能の向上について検討した。CT-based thermometryの温度分解能は、CT画像のノイズに強く影響を受けるため、CT画像のノイズ低減法を適用し、温度分解能に与える影響を検証した。今年度は、水ファントムを対象として、メディアンフィルタを用いた平滑化処理と加算平均処理で温度分解能の比較を行った。メディアンフィルタではノイズが低減されるが、空間分解能の低下が問題となる。これに対し、同一位置の画像を複数回撮影して画像の加算平均処理を行うことで、空間分解能を劣化させずに画像ノイズの影響を低減させることが可能である。メディアンフィルタを用いた平滑化処理はノイズ低減効果が高く、処理時のカーネルサイズを大きくするほど、温度分解能が改善した。加算平均処理もノイズ低減効果が高かったが、ファントム中心部の温度分解能においては平滑化処理の方が優れていた。しかし、温度マップ上ではファントム辺縁の温度が実温度よりも低温と表示される現象が確認された。これは、高CT値となるファントムのアクリル容器の影響が考えられた。この現象は空間分解能が低下する平滑化処理の方が顕著であったため、温度の可視化を考慮すると加算平均処理の方が優れると結論付けた。

2022年度は、前年度に日本国特許に出願した内容を踏まえ、CT-based thermometryの温度分解能の向上について検討した。CT-based thermometryの温度分解能は、CT画像のノイズに強く影響を受けるため、CT画像のノイズ低減法を適用し、温度分解能に与える影響を検証した。今年度は、水ファントムを対象として、メディアンフィルタを用いた平滑化処理と加算平均処理で温度分解能の比較を行った。メディアンフィルタではノイズが低減されるが、空間分解能の低下が問題となる。これに対し、同一位置の画像を複数回撮影して画像の加算平均処理を行うことで、空間分解能を劣化させずに画像ノイズの影響を低減させることが可能である。メディアンフィルタを用いた平滑化処理はノイズ低減効果が高く、処理時のカーネルサイズを大きくするほど、温度分解能が改善した。加算平均処理もノイズ低減効果が高かったが、ファントム中心部の温度分解能においては平滑化処理の方が優れていた。しかし、温度マップ上ではファントム辺縁の温度が実温度よりも低温と表示される現象が確認された。これは、高CT値となるファントムのアクリル容器の影響が考えられた。この現象は空間分解能が低下する平滑化処理の方が顕著であったため、温度の可視化を考慮すると加算平均処理の方が優れると結論付けた。