逐次近似再構成方法による4次元Cone beam CT画質改善

摘要

Cone-beam CT(CBCT)は、画像誘導放射線治療（Image guided radiation therapy ： IGRT)において、主要なmodalityとして知られている。IGRTにおいて、放射線治療前に撮影するCBCTの画像は、腫瘍の位置を正確に捉え、患者さんの位置を修正することを可能にする。一方、CBCTの画質は、Fan-beamCTの画質より劣っており、この画質劣化は、IGRTの治療において、位置精度の正確さや線量評価に限界を与えることになる。また、近年用いられている4次元CBCT(4DCBCT)においては、投影画像をそれぞれの呼吸位相毎に分配して再構成を行うため、一位相あたりの再構成に用いる投影枚数が減少し、3DCBCTよりもさらに画像が劣化する。本研究では、逐次近似再構成（ML-convex法）を用いて4DCBCT再構成を行い、従来の再構成法であるFeldkamp法（FDK)との比較により、画質改善の評価を行った。%Cone-beam computed tomography (CBCT) is a major online imaging modality for image-guided radiotherapy (IGRT) and improvement of CBCT image quality can contribute to detect accurate localization of target and administrate treatment dose. However, image quality of CBCT is superior to Fan beam CT, and this image degradation limits the accuracy of localization of target and make dose calculation on the CBCT images difficult. Four-dimensional cone beam CT (4D-CBCT) is also well known as powerful modality for IGRT. Conventionally, it is reconstructed by sorting the X-ray projection images into each respiratory phase according to a breathing signal using the FDK algorithm. This usually leads to inadequate number of projections in each phase, resulting in low quality 4D-CBCT images with obvious streaking artifacts. We tried to improve the image quality for 4D CBCT using iterative reconstruction method (ML-convex) and compared with the images by FDK in SNR of the reconstructed images.