[4C3-J-13] AI応用: 診断問題

[4C3-J-13-03] U-Netを用いた脳血流SPECTの減弱補正手法

〇大和 龍平¹、村田 泰輔²、黒澤 隆那²、太田 丞二²、堀越 琢郎³、横田 元³、森 康久仁⁴、須鎗 弘樹⁴ (1. 千葉大学 工学部情報画像学科、2. 千葉大学 医学部附属病院放射線部、3. 千葉大学 医学部附属病院放射線科、4. 千葉大学 大学院工学研究院)

キーワード：SPECT、U-Net、深層学習

核医学検査のひとつにSPECTがある．SPECTにおいて体組織による吸収を減弱と呼び，ノイズの原因となる．現在利用されている，CTを用いた減弱補正は有効性が高い．しかし，CT撮影を行うことによる放射線被ばくは健康への悪影響が懸念される．本論文ではU-Netを用いて，減弱補正を再現する手法を提案する．一人の患者につき，補正を行っていないSPECT，CTAC法によって補正されたSPECT画像のペアを用意する．後者を教師画像，前者を入力画像として学習を行った．作成したモデルによって，CTAC法による減弱補正を十分に再現することができた．