Development of regional scattere correction method using only deep learning and reconstruction images of nuclear medicine

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現在、模型ファントムをもとにして、 協力施設での機器を用いてデータ収集を行っている。使用製剤については テクネシウムを用いたものを用いている。 撮像条件を数種類用いて検討しそのデータについて解析を実施した。なお予測されるデータについて、 今後シミュレーションのデータを用いた検討も視野に入れている。得られた収集データについては、 画像再構成用のソフトウエアDRIPを用い 断面再構成を実施している。特に断面作成においては、より臨床に近い形での再構成条件を使用している。再構成画像作成時には、画像内のノイズやアーチファクトなどが影響するため、これらを考慮しつつ臨床に近い条件下で検討を進めている。これらの条件で作成された短軸画像を人工知能の補正用ソフトウェアへの学習用のデータとして入力を行っている今後は 今回使用しているデータの学習データとしての整合性、さらに 学習データ自体ももう少し増やしつつブラッシュアップなどを行い 、補正の精度向上を進める予定である。そのため、 随時検証用のデータも収集を進めるとともに、現在使用している人体ファントムについても、ブラッシュアップを進めていく予定である。現状では、欠損や血流低下部位の臨床とのマッチングや取得できた画像データが臨床データと近似しているかなどを確認しており、臨床との画像の相違がなければ将来的には臨床データでの応用も容易ではないかと考えている。今後の流れとしては、協力施設と日程を調整しながら補正システムの検証を進めていく予定である。