一般演題Z PET
ZoomミーティングルームA
15:00-15:20
- 18F-FDG PET/CTにおける機械学習を用いた至適Gaussian filterの検討
- 埼玉県済生会川口総合病院 放射線技術科
- 筆頭演者:中里 奨
- 共同研究者: 森 一也、棹山孔太郎、富田博信
- 【目的】PET/CT画像の画像再構成条件の評価は、FDG-PET/CT撮像ガイドライン第3版の第二試験により行われる。しかし、臨床画像では第二試験の結果にFDG投与量条件を加味した評価が必要となる。そこで第二試験および当院の臨床画像を用いた機械学習により、至適Gaussian
filterの検討を行った。
【方法】BIOGRAPH DUO LSO(SIEMENS)を用いて、NEMAボディファントムによる第二試験を行った。次に、試験基準を満たしたGaussian
filterを用いて、当院の体幹部PET/CT画像(n=12)の画質評価を機械学習であるBRISQUEにより評価を行った。
【結果】第二試験の結果では、Gaussian filterのFWHMは0,1,2,3,4 mmで試験基準を満たし、BRISQUEによる評価では、2
mmで最も高い評価が得られた。