下図は当社が保有する、違和感なく2枚の画像を合成する技術を応用して、正常例の門脈相CT画像に切り出した転移性肝腫瘍画像を3次元的に埋め込んだ事例です。この手法を用いて作成した合成画像は日本医用画像学会が主催するCADコンテスト2013^*1において第2位に入賞しました。このコンテストは、CAD研究が対象とする疾病サンプルの不足を補うことを目的としており、この様な技術は、今後のCAD研究への貢献が期待できます。

※CT画像提供：JAMIT医用画像データベース

1. *1CAD：コンピュータ支援診断（Computer-aided Diagnosis）
   2013年度の課題は、「3次元腹部CT像への肝腫瘍の埋め込み」でした。

CTやPETなどの放射線診断では、患者被爆量の低減のため、低線量で撮影したノイズを含む低解像度の測定データから高精度な画像を再構成することが求められます。これを実現するものとして従来の解析的手法に代わる逐次近似計算による画像再構成手法が注目されています。一方で、逐次近似計算による画像再構成は計算量が膨大になるため、実用化には計算時間の短縮が不可欠です。この課題に対し、当社は放射線医学総合研究所と共同で、GPUを用いた大規模並列計算によるPET画像再構成の高速化に適した収束性の高い逐次近似型画像再構成アルゴリズムの開発に取り組み、世界最速水準の画像再構成高速化手法を開発しました。下図は、この開発した画像再構成手法を適用したファントムのPET再構成画像です。

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