Study of image quality control using exposure index by deep learning

本研究では、X線撮影時にディジタル画像検出器（フラットパネルディテクタ：FPD）に到達した線量から計算され、撮影した画像と同時にディスプレイに表示される線量指標値（Exposure Index：EI、International Electrotechnical Commission（IEC）レポート62494-1）の特性を把握、理解することで、ディジタルX線画像の線量が過大あるいは過少であるかの評価を行うこと、ならびに診断画像の画質の管理を試みることを目的としている。令和4年度は、X線撮影による被ばくと画像ノイズの関係と線量低減の可能性を述べるうえで、本課題で実施している研究成果の中から、物理的な特性（Wiener spectrum（WS）、noise equivalent quanta（NEQ）、detective quantum efficiency（DQE））の測定結果とEI値の関係を用いた撮影線量の考え方の一部を、招待された講演（日本放射線技術学会九州支部 第14回九州医用画像コミュニティ）の中で発表した。深層学習に使用する胸部ファントム撮影データの構築については1つのファントムを使用した画像であるため、従来コントラストのやや高い画像が得られることが課題であった。診断参考レベル（Diagnostic Reference Level：DRL）を参照したうえで、被写体厚やファントムの位置関係、散乱線除去グリッドの使用の有無、撮影条件の調整などによる様々なEI値の取得と散乱線量の異なるコントラストが低下した画像を含む充実した画像データベースの構築の見直しを行っている。

本研究では、X線撮影時にディジタル画像検出器（フラットパネルディテクタ：FPD）に到達した線量から計算され、撮影した画像と同時にディスプレイに表示される線量指標値（Exposure Index：EI、International Electrotechnical Commission（IEC）レポート62494-1）の特性を把握、理解することで、ディジタルX線画像の線量が過大あるいは過少であるかの評価を行うこと、ならびに診断画像の画質の管理を試みることを目的としている。令和4年度は、X線撮影による被ばくと画像ノイズの関係と線量低減の可能性を述べるうえで、本課題で実施している研究成果の中から、物理的な特性（Wiener spectrum（WS）、noise equivalent quanta（NEQ）、detective quantum efficiency（DQE））の測定結果とEI値の関係を用いた撮影線量の考え方の一部を、招待された講演（日本放射線技術学会九州支部 第14回九州医用画像コミュニティ）の中で発表した。深層学習に使用する胸部ファントム撮影データの構築については1つのファントムを使用した画像であるため、従来コントラストのやや高い画像が得られることが課題であった。診断参考レベル（Diagnostic Reference Level：DRL）を参照したうえで、被写体厚やファントムの位置関係、散乱線除去グリッドの使用の有無、撮影条件の調整などによる様々なEI値の取得と散乱線量の異なるコントラストが低下した画像を含む充実した画像データベースの構築の見直しを行っている。