Dose Reduction in brain perfusion SPECT Using Deep Learning

点击翻译按钮获取中文摘要

本研究の目的は，以下の2つである．1）SPECT（Single-Photon Emission Computed Tomography）において，Deep Learning（DL）を使用した画像復元技術を適用することで，低画質な低投与量の画像から通常の高投与量の画像を復元するためのDLネットワークを構築すること．2）構築したDLネットワークを用いて，投与量の低減がどの程度可能かを解明すること．もし投与量の低減が可能となれば，被ばく線量の低減だけでなく，医療費の削減にもつながる．また，この技術は全てのSPECT検査に適用可能となるため，その影響は非常に大きいと考える．ただし，DLによる画像復元を用いる場合，精度の悪い検査結果が得られる可能性があるため，本研究では，DLによって復元された画像を使用した場合の検査結果の十分な確認を行う必要がある．これらの事柄を考慮し，最終的な研究結果の報告では，投与量低減の落とし所を適切に見極めることも非常に重要な要素となる．本年度は，まず1）に必要なデータ収集を進めながら，同時にDLの最適化も進めまた．目標のデータ数の確保にはまだいたっていないが，DLの最適化についてはおおよそ順調に進めることができた．また，これまでの研究の成果をまとめた論文（査読有り，オープンアクセス）も報告した．この論文では，通常の脳SPECT検査と比較して非常に短い検査時間で一部の検査結果を得ることができるDLの開発手法とその精度評価について報告した．単純なDLを使用し，高い精度の検査結果を得ることができ，臨床において重要な報告となったと考える．