浜松ホトニクスのPET研究における深層学習による画像処理手法の研究。被写体のエミッション画像からPETの吸収補正マップを推定し、専用外部線源やX線CTなしで画像補正する方法を検討する。

PET撮像における吸収補正に必要な追加撮像・設備の負担を抑え、将来の診断信頼性向上につながる画像処理手法を研究する。

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概要の詳しい記録

浜松ホトニクスは、将来のPET診断への応用を目指し、脳PETのエミッション画像から深層学習で吸収補正マップを推定する研究を進めている。従来必要となる外部線源機構やX線CTを使った吸収マップ取得に伴う被ばく・装置コストを抑える狙いで、浜松PET診断センターに20年以上蓄積した臨床研究データを活用すると同社は説明する。

導入段階の詳しい記録

浜松ホトニクスの公式研究紹介ページは、PET診断での将来活用を目指すAI研究として、吸収補正データ推定やPET画像ノイズ除去のテーマを紹介する。本稿はそのうち、エミッション画像から吸収補正マップを推定する研究に限定する。臨床装置への実装・臨床利用時期は示されていない。

成果の詳しい記録

会社は、この研究が将来のPET診断の信頼性向上やシステムコスト低減、被ばく量の抑制に寄与することを目指すと説明する。予測精度、被ばく低減量、コスト削減額などの実測値や臨床効果は示されていない。

留意点の詳しい記録

対象は浜松ホトニクスの中央研究所が紹介するPET画像処理のAI研究に限定し、研究段階とする。会社ページは将来的なPET診断への活用を目指す研究と明記しており、臨床での実使用、薬事承認、製品への搭載、病院での本番導入とはしない。学習・検証の詳細、モデル構造、データ件数、評価精度、被ばくやコストの実測改善は公表記載から確認できない。当該研究を担う中央研究所のPET研究活動と、同研究所の浜松市所在の研究拠点を公式資料で結び付け、日本の研究事例として扱う。データ提供元の所在地から解析実施場所を推定したものではない。

掲載名

浜松ホトニクス株式会社

対象業務

製品・サービス開発

取組・サービス

浜松ホトニクスのPET研究における深層学習による画像処理手法の研究。被写体のエミッション画像からPETの吸収補正マップを推定し、専用外部線源やX線CTなしで画像補正する方法を検討する。

AIの使い方

脳PETのエミッション画像を深層学習に入力し、吸収補正に必要なマップを推定する。会社は、浜松PET診断センターに20年以上蓄積した臨床研究データをこの研究に活用していると説明する。

主に使う人

従業員向け

資料で確認できた導入規模

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分類は取り組みの一部を示します。人の確認・引継ぎの範囲は、使い方と原典で確かめてください。

未確認は「非公表」「効果なし」とは異なります。試験・デモ・計画は本番運用と区別し、公表値を独立検証済みの効果として扱っていません。

このサイトへの初回掲載日時

2026/11/01 14:31:19 JST

AI活用開始時期

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出典ページ初回公開日

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出典ページ最終更新日

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事例集掲載確認日

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出典閲覧日時

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出典再確認日時

2026/11/01 14:30:03 JST

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