Computed Tomography (CT)

Breast CT scanner.
Credit: John Boone, UC Davis

Dedicated Breast CT Scanner: NIBIBは、乳房を3Dで撮影することができ、放射線科医が見つけにくい腫瘍を発見するのに役立つ、乳房専用のCTスキャナーの開発に向けた研究に資金を提供しています。 このスキャナーは、通常のX線マンモグラフィと同等の放射線量で、乳房を圧迫する必要がありません。 この乳房CTスキャナーでは、女性は特別に設計された大きなテーブルにうつ伏せになり、スキャンベッドの特別な開口部に乳房を吊り下げます。 スキャナーは胸部を通過せずに乳房の周りを回転するため、従来のCTスキャナーで胸部に照射される放射線を低減することができます。

定期的なCTスキャンによる放射線量の削減について。 NIBIBは、CTスキャンで使用される放射線量を根本的に減少させるのに役立つ画期的なアイデアを研究者から募集しました。 今回の募集では、5つのプロジェクトが実施されています。これらのプロジェクトは、創造的、革新的、学際的なアプローチで、他の方法では資金が得られないものです。

カスタマイズされたイメージング
Web Stayman(ジョンズ・ホプキンス大学)
CTスキャンに必要な放射線量は、患者の大きさ、スキャンされる体の部位、診断タスクなど、多くの変数に依存します。 例えば、小柄な患者は大柄な患者よりも放射線量が少なくて済みますし、骨盤付近の軟部組織のように体の密度が高い部分をスキャンする場合は、肺をスキャンする場合よりも放射線量が多くなります。 また、かすかな腫瘍の位置を特定するなど、画像の鮮明さが求められる診断作業では、一般的に放射線量が多くなります。 このプロジェクトの目標は、最新のCTシステムのハードウェアとソフトウェアの両方を改良し、X線ビームの形状、位置、強度を特定の撮影シナリオに合わせて調整できるようにすることです。 この研究では、患者固有の解剖学的モデルと画像性能の数学的モデルを活用して、必要な場所にX線を照射し、その結果、必要のない場所でのX線照射を回避または制限します。

Constructing tools for researchers
Cynthia McCollough, Mayo Clinic
この研究の目的は、診断精度を損なうことなく、ルーチンのCTスキャンの放射線量を削減するための新しいアプローチを、研究コミュニティが簡単に作成・比較できるようなリソースを開発することです。 これまでに、研究者が新しいアプローチをテストするために操作できる患者のCTスキャンの生データのライブラリを作成したり、新しいアプローチを評価するためのコンピュータベースの方法を開発したりしてきました。これにより、研究者はコストと時間がかかる放射線技師に頼る必要がなくなります。

処理の高速化
Jeffrey Fessler(ミシガン大学)
放射線量を低減しつつ、良質なCT画像を得るためには、CTシステムからの生データを処理するためのより高度な方法が必要です。 画像再構成アルゴリズムと呼ばれるそれらの高度な手法は、望ましくないほど長い計算時間を必要とするため、現在は一部の患者にしか使用できません。 >

An integrated approach
Norbert Pelc, Stanford Medical School
CTスキャナの設計の各段階で、放射線量を低減するための変更を行う機会があります。 これらの変更は相互に関連しているため、このプロジェクトの目標は統合的なアプローチをとることであり、フォトン・カウンティング検出器(CTスキャナのX線を検出する部分)の変更、動的X線照射(スキャン中に使用する放射線量の調整)、画像再構成法などのアプローチを検討します。 これらは、テーブルトップの実験システムを使ってテストされます。

SparseCT
Ricardo Otazo and Daniel Sodickson, New York University School of Medicine
New York University School of Medicine、Brigham and Women’s Hospital、Siemens Healthineersの研究者らは、SparseCTと呼ばれる新しい超低線量CT技術を共同で開発しています。 SparseCTは、CTスキャンに含まれるX線のほとんどを患者に到達する前に遮断し、必要な画像情報をすべて保持することができるというものです。 このアプローチは、新しいX線遮断装置と、縮小されたデータセットから画像を再構成することができる圧縮センシングの数学を組み合わせたものです。 圧縮センシングは、非常に高速だが画素数の少ないカメラで映画を撮影し、数学を使って画像をハイビジョン画質に変換するようなものだと言えます。

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