散乱線の利用により被曝を低減するX線CT

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医療診断において不可欠なものとなっているX線CT装置においては，断層像再構成処理において，撮影時に必ず発生する散乱線を障害の原因となるものとして除去する努力がなされてきた．これに対し，本研究は，その散乱線に有益な情報がある事を指摘しこれを用いる事でX 線CTの再構成精度が向上し，この事により現行のX 線CTの被曝削減の可能性を示す事を目的としている．具体的なアプローチとして，機械学習的写像近似法及びシミュレーション投影近似法と銘打った方法の実装及び比較検討を計画している．機械学習的写像近似法に関しては昨年度128×128×128のボクセルを持つ対象物においても散乱線の効果がある事を数値実験により確認しているが，検証用データに対する誤差と，学習データに対する誤差に大きな開きがあった．これはネットワークのサイズに比べてデータが少ない場合に起こるものであり，できる限り両誤差が近い事が望ましい．そこで本年度は本学で共同利用している大型計算機を用いて２倍のデータ量による学習を試みており，その成果は23年度（次年度）に行われる生体医工学会全国大会で発表予定である．また，散乱線を用いる事で対象物体内でのエネルギー変化が誤差に反映されることが利用できる可能性が考えられ，これが有効であるならば，エネルギー情報を利用するためには従来異なるエネルギーによる複数回の照射が必要であった所を１回の照射でエネルギー情報を利用できる事になる．この点を検証するためシミュレーション投影近似法を用いて単純なモデル上で数値実験を行った所その可能性が明らかとなったため，これも2023年3月に開催された電子情報通信学会MBE研究会で報告している．