Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

われわれは人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いた新しい散乱線補正法を開発し、Tc-99mとI-123の2核種同時収集においてこの方法を使用し、Tc-99mとI-123のプライマリ光子を正確に決定することを今回の研究において試みた。研究開始当初は10個の入力層を有するANNの使用を試み、SPECT定量値の誤差も概ね4%程度以内に収まり、従来法に比較して大幅な定量性の精度の改善が得られた。
しかしながら、幅の狭い10個のエネルギーウインドウをデータ収集に使用するため、得られた再構成画像のS/N比が良くないこと、さらには市販の一般のガンマカメラにおいては10個の収集エネルギーを設定することができないため、方法の汎用性に問題があることが判明した。
そこで、データ収集に90-119keV、119-150keV、150-183keVの3つエネルギーを使用した3個の入力層、6個の中間層と2個の出力層を有する3階層型ニューラルネットワークを新たに設計して検討した。ファントム実験の結果、SPECT定量値の誤差は概ね5%以内であったため、この方式を臨床に使用することにした。
臨床応用としてI-123-IMPとTc-99m-ECDの2核種同時収集による安静時とダイアモックス負荷時脳血流の同時評価、Tc-99m-tetrofosminとI-123-MIBGを使用した心筋血流と心臓交感神経機能の同時評価、Tc-99m-MIBIとI-123-BMIPPを使用した心筋血流と心筋脂肪酸代謝の同時評価を行った。ANN散乱線補正法により、2核種の分布を明瞭に反映した画像が得られ、しかもそれらはノイズが低く、日常臨床での使用に耐えうるものであった。今後本法をさまざまな核種に臨床応用することで、脳、心筋SPECTにおいて多様な組み合わせの異なる情報を1回の検査で得られることが期待される。

【研究分担者】
尾川浩一	法政大学	工学部	教授	(Kakenデータベース)
久保敦司	慶應義塾大学	医学部	教授	(Kakenデータベース)