診療放射線科学科の三輪建太教授（筆頭著者、責任著者）、山尾天翔助教、宮司典明講師、4年生（4月から大学院生）の和知海斗さん、秋谷直慶さんらの研究論文が当該分野（核医学医学物理）で最も権威とされる「EJNMMI Phys」に掲載されました。

【論文タイトル】
Effects of a deep learning-based image quality enhancement method on a digital-BGO PET/CT system for 18F-FDG whole-body examination
（Digital-BGO PET/CT装置におけるdeep-learningベース画質改善処理法の効果）

【論文概要】
　PET検査では、time-of-flight（TOF）技術を用いることで、高い画質の画像を得ることができる。ただし、この技術を実現するには、LSOと呼ばれる高価で高性能なシンチレータを装備したPET装置が必要となる。これに対して、BGOという安価で高感度なシンチレータを用いた装置も存在する。近年、BGOを搭載した最新のdigital-BGO PET/CT装置には、deep learning（深層学習）を活用してTOFのような画質を再現する画質改善処理法が導入されている。本研究では、ファントムおよび臨床データを用いて本処理法の特性を開発者らと共同で検証し、最適な臨床応用の方法を明らかにした。本研究は三輪研究室（核医学技術研究室）、長野県の相澤病院、GE HealthCare社との共同研究である。

URL：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40148660