QST-R-25

次世代ＰＥＴ
研究報告書2022
2022 Report on PET Imaging Physics Research

国立研究開発法人 量子科学技術研究開発機構 量子医科学研究所
Institute for Quantum Medical Science,
National Institutes for Quantum Science and Technology目次Contents

イメージング物理研究グループ
研究活動報告2022

Imaging Physics Group:
Research action report 2022

脳画像検査の切り札：VRAIN

Vrain changes brain diagnosis

半球型頭部用PET装置VRAINの性能特性

Performance characteristics of VRAIN赤松 剛
Go Akamatsu

半球型頭部用PET装置VRAINのシミュレーション

Simulation of a hemispherical brain PET: VRAIN

成田 胡桃
Kurumi Narita

山谷 泰賀
Taiga Yamaya

12

1

2

13

6

15

21
4

頭部PET体動補正法の高速化と安定性向上

Speed-up and stability improvement of
the brain PET motion correction system

岩男 悠真
Yuma Iwao

教師なし深層学習法を組み込んだ3次元PET画像再構成

Fully 3D PET image reconstruction
with unsupervised deep learning

橋本 二三生
Fumio Hashimoto

0.5mm分解能小動物PET装置の開発

Half-mm resolution small animal PET scanner

カン ハンギュHan Gyu Kang

433

腫瘍内の陽電子放出核種とMRI造影剤の洗い出し速度の比較

Comparison of washout rate of positron emitter and
MRI contrast agents in tumors

寅松 千枝
Chie Toramatsu

4

37

OpenPET検出器の最適化

Improvement of the OpenPET detector

稲玉 直子
Naoko Inadama

4

41

OpenPET重粒子治療応用とPET物理限界突破への挑戦

Clinical application of OpenPET to heavy-ion therapy andthe challenge to break through the PET physics limitations

田島 英朗
Hideaki Tashima

645

WGIの重粒子線治療応用：10Cビームの飛程検証

WGI for carbon ion therapy:
range verification of 10C beams

モハマディ アクラム
Akram Mohammadi

451

量子PET：安定ラジカル水溶液中の陽電子寿命測定

Quantum PET: positron lifetime measurement
in aqueous solutions containing stable radicals

田久 創大
Sodai Takyu

4

55

SiPMを用いたTOF-PET検出器の基礎的研究

An analysis of the TOF-PET detector using SiPM

清川 実穂
Miho Kiyokawa

459

SiPMシンチレーション検出器の光学シミュレーション

Optical simulation of a SiPM based scintillation detector

ボーミック デブナス オイエンドリラ
Bhowmik Debnath Oiendrila

4

63

TOF-PET検出器の開発

Development of TOF-PET detector

吉田 英治
Eiji Yoshida

467

シミュレーションによるWGI 4号試作機の性能予測

Performance prediction by imaging simulation of
the 4th generation WGI prototype

菊地 智也
Tomoya Kikuchi

4

71

QST未来PET創造研究ユニットが始動！

The QST Future PET Development Unit
has been inaugurated!

275

プローブ型術中ガイドPETの画像化シミュレーション

Imaging simulation of intraoperative PET
with a hand-held detector

石川 大洋
Taiyo Ishikawa

核医学による術中診断：鉗子型ミニPETの開発

Intraoperative nuclear medicine diagnosis:
development of a forceps-type mini PET

高橋 美和子Miwako Takahashi

481鉗子型ミニPETの性能改善に向けたシミュレーション

Simulation study for an intraoperative forceps-type PET

大橋 遼太郎Ryotaro Ohashi

485

7T全身用MRI用PETインサートの開発

Progress on the development of a PET insert
for a 7T whole-body MRI system

エムディ シャハダト ホサイン アクラム

アドオンPET装置開発とマイクロRIイメージングへの応用

Development of add-on PET andtechnology expansion to micro RI imaging

錦戸 文彦
Fumihiko Nishikido

4

93

訂正

ERRATUM菊地 智也
Tomoya Kikuchi

197

イメージング物理研究グループ
研究業績2022

Achievements of
Imaging Physics Group in 2022

1198

Md Shahadat Hossain Akram

4

25

29
4

77
4

89
4

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

イメージング物理研究グループ 研究活動報告 2022
Imaging Physics Group: Research action report 2022
⼭⾕ 泰賀 次⻑/グループリーダー
Taiga Yamaya, Deputy Director / Group Leader (On behalf of the Imaging Physics Group)
Introduction

はじめに

ピコ mol オーダーの微量なバイオマーカーでも定 Quantitative imaging of a biomarker is possible at pico-mol
order using positron emission tomography (PET). This makes
量的に画像化できる。これが PET であり、いまやがPET essential not only for cancer diagnosis but also forん診断に⽋かせない。PET による病態解明も進んで
elucidation of other illnesses. One important example is theいる。例えば、これまで死後脳でしか分からなかった elucidation of dementia, especially Alzheimer’s disease, for
アミロイドβの沈着を認知症発症前から調べること which postmortem brain pathology had been the onlyができるようになり、認知症の解明が⼤きく進んだ。 completely accurate diagnostic method. PET enables imaging
of amyloid plaques from a very early stage, which has resulted

⼀⽅で、PET でできるようになったことを、MRIや⾎液診断など放射線を使わない⽅法で代替しようとする研究も盛んである。つまり、PET はお⼿本ということであり、常に追われる⽴場にある核医学は進化しつづける必要がある。

in a better understanding of the mechanisms of Alzheimer’s
disease.
On the other hand, recently, research on MRI and liquid biopsy
which aims to replace PET has been actively conducted. In
other words, while PET may remain the gold standard in manystudies, nuclear medicine itself should constantly continue to

このような背景のもと、イメージング物理研究グ
ループは次世代の PET 装置の開発と社会実装に取り組んでいる。本稿では、量⼦科学技術研究開発機構（QST）の第⼀期中⻑期（2016-2022 年度）を振り返りつつ、2022 年度成果について概説する。

evolve and introduce new technologies.
Therefore, the Imaging Physics Group (IPG) is developing
novel technologies for the next generation PET imaging andpromoting social implementation. Our 2022 progress is briefly
reported in this report with a review of the first Mid-term Plan(for fiscal years April 2016 to March 2023) of the National
Institutes for Quantum Science and Technology (QST).

Figure 1 Overview of the novel systems developed by the Imaging Physics Group.

1

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

QST 第⼀期中⻑期計画（2016-2022）を振り返る

Review of the first Mid-term Plan of QST (2016-2022)

独創的アイデアで病気で困らない未来を⼀⽇でも早く。イメージング物理研究グループが掲げるこの使命は、2016 年に QST が設⽴され、より強⼒に推し進められることになった。年次レポートである次世代 PET 研究報告書の表紙と共に、7 年間のハイラ
イトを Figure 2 にまとめる。

“Our original ideas can promote realization of a future in which

来る認知症 PET 時代を⾒越して発明した世界初の半球型 PET 装置は、2016 年 4 ⽉の QST 発⾜記念式典でも⽬⽟プロジェクトの⼀つとして注⽬を集めた。その時に馳浩⽂部科学⼤⾂（当時）が座った試作機は、グループが総⼒を挙げて取り組んだ株式会社
アトックスとの共同研究によって、製品名 Vrain として 2021 年に完成に⾄った。これまでの最新機種でも⾒えなかった脳の細かい神経核を可視化した
Vrain の性能は、本報告書の表紙を飾るのに相応しい2022 年度ハイライト成果となった。

invented in anticipation of the coming era of PET for dementia

early detection and early treatment of illnesses become
practical.” – This motto of the IPG has been further
strengthened with the establishment of QST in 2016.
Highlights of 2016-2022 are summarized in Figure 2 with thecovers of the IPG annual reports.
The world's first hemispherical PET system, which wasdiagnostics, attracted attention as one of the major projects of
QST at the ceremony commemorating the launch of QST on
April 2016. The prototype machine, on which Hiroshi Hase, theMinisterof

Education,

Culture,Sports,ScienceandTechnology (MEXT) at that time sat, was completed as Vrain
in 2021 through the 7-year collaboration with ATOX Co., Ltd.
during which IPG carried out most of the work. Vrain canvisualize the fine neural nuclei of the brain, which cannot beseen even with the latest version of conventional systems; thisis a highlight result during 2022 and we chose it for the coverof this annual report.

QST の前⾝の放射線医学総合研究所時代から取り組んできた世界初の開放型 PET「OpenPET」の開発は、2017 年に⽂部科学⼤⾂表彰を受けるなど基礎研
究は成熟し、要素技術は、コンプトンカメラと PETを融合した独⾃コンセプト Whole gamma imaging（WGI）の研究へと引き継がれた。2020 年に論⽂発表した WGI によるマウスのコンプトンイメージング
結果は、従来研究を凌駕するコンプトンカメラ画像
として、国際会議で⼤きな注⽬を集めた。

The development of the world's first open-type PET"OpenPET", which we have been working on since the days of
the National Institute of Radiological Sciences (NIRS), thepredecessor institute to QST, was honored by MEXT in 2017.
The completion of component technology development for
OpenPET was followed by research on our original concept ofwhole gamma imaging (WGI). The results of Compton imaging
of mice by WGI, which were published in 2020, attracted agreat deal of attention at international conferences as the bestCompton camera image ever obtained.

Figure 2 Highlights of the first Mid-term Plan of QST (2016-2022) with the covers of the IPG annual reports.

2

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

The world's largest conference on PET physics is the IEEE

PET 物 理 で 世 界 最 ⼤ の 学 会 は IEEE Nuclear
Science Symposium and Medical Imaging
Conference（NSS-MIC）である。2021 年には、IEEE
NSS-MIC 史上初となる⽇本開催に成功した。我々は、⽇本語は⽇本でしか使われていないという事実
をもっと深刻に考えるべきだと思う。つまり、グロー
バル化を常に意識していないと、世界からすぐに取り残されてしまうということである。2021 年開催は
コロナのためバーチャル開催となってしまったが、2025 年に横浜で現地開催するチャンスを得た。

Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference(NSS-MIC). In 2021, we had the first IEEE NSS-MIC ever heldin Japan, for which Japanese scientists contributed a lot to theorganization and program planning. In working on thisinternational conference my attention was drawn to the factthat Japanese is only used in Japan. In other words, Japanese
researchers and engineers should be more seriously aware of
the globalization of scientific work, or they and we in the IPG
will soon be left behind by the rest of the world. The 2021 event
was held virtually due to Covid-19 restrictions, but we havegotten the chance to hold it in-person in Yokohama in 2025.

イメージング物理研究グループのルーツは、⽥中
栄⼀先⽣が率いた放射線医学総合研究所物理第⼀研究室にある。1979 年に⽇本初の PET を開発したラボである。2018 年 1 ⽉の次世代 PET 研究会でお願いしたご講演が⽥中先⽣とお会いした最後の機会となってしまったが、⽥中先⽣が座右の銘として紹介されたレオナルド・ダ・ヴィンチの⾔葉「ひらめきは考え続ける者だけにやってくる」は、当グループに引き継げていると思う。

The IPG has its roots in the 1st Laboratory in the Division of
Physics at NIRS, which was led by Dr. Eiichi Tanaka. This is
the laboratory that developed Japan's first PET in 1979. Dr.
Tanaka gave a lecture in the Next-Generation PET ResearchWorkshop held in January 2018, and this was the last time I
met Dr. Tanaka. In the lecture, Dr. Tanaka revealed that his
favorite quote was a saying by Leonardo da Vinci: “Inspiration
comes only to those who keep thinking.” This quote has been
carried over to the current IPG at QST.
It is no exaggeration to say that the development of innovative

さて⽇本では、⾰新的な核医学機器開発は三重苦 nuclear medicine equipment is in a triple predicament in Japan.
の状態にあると思う。⼀つは医療機器承認の壁であ One is the barrier of government approval for medical devices,
るが、これは核医学分野に限らず、また他の国でも同 but this is not limited to the field of nuclear medicine, and islikely to be the same in other countries as well. Issues uniqueじであろう。⽇本に特有なのは、放射線関連規制と医in Japan are radiation-related regulations and the public health
療保険制度である。まず、放射線関連規制が強いた insurance system. First, because the radiation-related
め、核医学検査を実施できる場所は限定され、また施 regulations are strict, places where nuclear medicine
設運営費などもコスト⾼になってしまう。⼀⽅で、公 examinations can be performed are limited, and facility
的保険制度では医療費削減が叫ばれている。つまり、 operation costs become high. On the other hand, there is a
⽇本では潜在的に核医学産業は儲かりにくい環境下 demand for reduction of medical costs in the public insurance
system. Simply speaking, the nuclear medicine industry is notにあるということであり、企業が研究開発に⼆の⾜
so profitable in Japan, and it gets sidelined by companies who
を踏んでしまうのも無理はない。
must answer to stockholders.

そんな中、Vrain 開発で得たことは、アカデミアでも本気で取り組めば研究成果を臨床に届けられるという成功体験である。Bench to Clinical（B2C）と名付けたこのコンセプトを広めたいという我々の気持
ちは、中⾕医⼯計測技術振興財団のサポートを受けて、現実の活動に結び付いた。具体的には、同財団⻑
期⼤型研究助成の対象課題として選定され、QST 内
新組織「未来 PET 創造研究ユニット」が 2022 年 4⽉に始動した。本ユニットでは、⼩動物⽤サイズで成功した WGI をヒト⽤に拡⼤することを⽬指す。

Under

such

adversities,

however,wecompletedthecommercialization of the Vrain. What we learned from thissuccessful developmental experience was that even academia
could deliver research results to clinical practice if we wereseriously involved. Our desire to spread this lesson throughout
Japan, which we have named Bench to Clinical (B2C), has led
to actual activities with the support from the Nakatani
Foundation; our project proposal was selected for support
under the Long-term Large-scale Research Grant, and a neworganization, the Future PET Development Unit, was launchedwithin QST in April 2022. This unit aims to expand WGI, which
has been successful for small animals, to human use.

3

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

2mm 頭部 PET が完成、今後は 1mm の理論限界へ

2 mm brain PET; Breaking the barrier to 1 mm resolution

製品化に成功した頭部専⽤ PET 装置 Vrain は、
229
ps という世界最⾼レベルの time-of-flight 分解能を達成した。光速で⾶⾏する放射線に対して、同時計数の時間差だけでも 3.4cm の位置情報が得られるほどのすごい精度である。最終的に約 2mm の空間分解能を達成した（⾚松剛, p. 15）。また実測画像をシミュレーション画像と⽐較することによって、Vrain は
設計仕様通りの性能を実現できていることも確認できた（成⽥胡桃, p. 21）。

The developed brain-dedicated PET system, Vrain, which was
successfully commercialized in 2022, achieved the world's
fasted level of time-of-flight resolution of 229 ps. The accuracy
is so great that it can obtain positional information of 3.4 cm
just by the time difference in the coincidence detection withrespect to radiation traveling at the speed of light. Finally, weachieved a spatial resolution of about 2 mm (Go Akamatsu, p.
15). In addition, by comparing measured images withsimulated images, it was confirmed that the Vrain achieved its
designed performance (Kurumi Narita, p. 21).
In a 2 mm resolution PET system, patient motion itself

2mm 分解能の世界になると、患者⾃⾝の動きも問 becomes the cause of resolution loss. Therefore, we also
題となる。そこで、簡便でかつ⾼精度な体動補正シス developed a practical and highly accurate head motion
テムの開発にも成功した（岩男悠真, p. 25）。さらに、 correction system (Yuma Iwao, p. 25). Furthermore, in
浜松ホトニクスとの共同研究として、深層学習法の collaboration with Hamamatsu Photonics, we also started
性質をうまく利⽤したノイズ抑制法の研究にも着⼿ research on a denoising method that makes good use of deeplearning (Fumio Hashimoto, p. 29).
した（橋本⼆三⽣, p. 29）。
To challenge approaching the theoretical limit of PET

PET 分解能の理論限界への挑戦として、マウス脳専⽤の PET 装置を開発し、0.5mm 分解能を達成した（Han Gyu Kang, p. 33）。これは、世界中のあらゆる市販装置を凌ぐ性能である。次期中⻑期計画においては、この技術をヒト頭部⽤装置開発へフィード
バックし、ヒト頭部 PET の理論限界とされる 1mm
分解能へ挑戦したい。2mm から 1mm への変⾰は、2 の三乗、すなわち 8 倍細かい物質が⾒えるようになることを意味する。これまでの常識を覆すような
⾼精細な PET 画像が得られると期待される。

resolution, we developed a PET system dedicated to mousebrain and achieved 0.5 mm resolution (Han Gyu Kang, p. 33).
This outperforms all existing commercially available systems
worldwide. In the next Mid-term Plan of QST, we would like totransfer the high-resolution technologies to the development ofa human brain PET system, and break the barrier to 1 mm
resolution, which is considered to be the theoretical limit ofbrain PET resolution. As the resolution increases from 2 mm to
1 mm, an eight times smaller volume becomes visible. It is
expectedthathigh-definition

imagesthat

overturn

conventional wisdom can be obtained if this barrier is broken.

Figure 3 The developed brain-dedicated PET system, Vrain, achieved 2 mm resolution, which can be maintained in clinicalpractice with our effective motion correction system (left). In contrast, super-high resolution of 0.5 mm was achieved by the 2nd
prototype of the Small Animal PET (SAP-2) system developed in 2022 (right). Its technology transfer to clinical brain PET systems
is expected to break the 1 mm resolution barrier, which is thought to be the theoretical limit in clinical brain PET imaging.

4

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

PET の可能性を広げる OpenPET と WGI

OpenPET and WGI expand possibilities of PET

深部がんでもピンポイントで照射できる重粒⼦線治療では、深さ⽅向のコントロールが鍵を握る。そこ
で⽬には⾒えない重粒⼦線を可視化する OpenPETの開発を進めてきた。具体的には、治療ビームが患者体内で作り出す微量の陽電⼦放出核種を捉える。検査薬を使うことなく、治療その場で腫瘍診断できる可能性も⾒えてきた（寅松千枝, p. 37）。OpenPET ⽤
検出器の改良も進み、次期中⻑期計画ではいよいよ
臨床研究に進む予定である（稲⽟直⼦, p. 41）。

Depth control is important in carbon ion therapy which cantarget a tumor with pinpoint accuracy even it is deeply seated.
Therefore, we have been developing OpenPET to visualize
invisible carbon ion beams. The principle is the detection of theminute amount of positron emitters that the treatment beam
produces inside the patient's body. The possibility of in-situ
tumor diagnosis without injecting PET tracers has also become
apparent(Chie

Toramatsu,

p.

37).

Along

with

the

improvements of the OpenPET detector, in the next QST Midterm Plan, the clinical trial of OpenPET will finally start. (Naoko
Inadama, p. 41).

OpenPET が完成へと向かう中、次世代技術として
WGI の研究開発が進められている（⽥島英朗, p. 45）。 While OpenPET is nearing completion, research anddevelopment of WGI is proceeding as a next-generation
WGI は、これまで想像もつかなかったような新しい
technology (Hideaki Tashima, p. 45). WGI opens up new
医学応⽤を切り拓く。重粒⼦線がん治療の照射野イ
medical applications that were previously unimaginable. For
メージングにおいては、特定の核種のみを可視化で example, we have demonstrated that only specific nuclides
きることを実証した（Akram Mohammadi, p. 51）。 can be visualized in carbon ion therapy imaging (Akram
陽電⼦放出核種から放射線が出るまでのわずかな時 Mohammadi, p. 51). The slight time lag (positronium lifetime)
間差（陽電⼦寿命）が、新たなバイオマーカーとなる in radiation emission from positron emitters also has the
可能性も⾒えてきた。具体的には、放射線治療効果の potential to become a new biomarker, and we have started
その場イメージングに向けた研究に着⼿した（⽥久 research on in situ imaging of therapeutic effects (Sodai Takyu,
p. 55).
創⼤, p. 55）。
Along with the development of detectors for WGI (Miho

WGI ⽤検出器の開発とともに（清川実穂, p. 59、Kiyokawa, p. 59, Bhowmik Debnath Oiendrila, p. 63, Eiji
Bhowmik Debnath Oiendrila, p. 63、吉⽥英治, p.
Yoshida, p. 67), the next version of the WGI prototype is also67）、WGI 試作機の次期バージョンの設計も進んで being designed (Tomoya Kikuchi, p. 71). In the next Mid-term
いる（菊地智也, p. 71）。次期中⻑期計画においては、 Plan of QST, in collaboration with the QST Future PET
未来 PET 創造研究ユニット等による加速を受けなが Development Unit, we would like to aim at the realization ofら、ヒトサイズ WGI の実現を⽬指したい。
human-sized WGI.

Figure 4 Along with the planned clinical trial of OpenPET (a), research and development of WGI is proceeding as a nextgeneration technology, and the demonstration of in-beam WGI for a 10C beam (b) and the possibility of treatment effect estimationfrom positronium lifetime (c) have been shown. Lastly, we are designing and developing the next version WGI prototype (d).

5次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

PET ガイド下の外科治療へ

Toward PET-guided surgery

外科治療でも術中 PET への期待は⼤きい。⾷道がんの⼿術では、根治性を重視し、転移の可能性のある周辺のリンパ節はすべて郭清する。もし術中に個々のリンパ節毎に転移有無を確認できるようになると、郭清範囲を最⼩化でき合併症を⼤幅に減らせると期待される。そこで、術前に投与した FDG を画像化するプローブ型術中 PET 装置の構想を練っている（⽯川⼤洋, p. 77）。より実⽤的な⽅法として、鉗⼦状の検出器でリンパ節転移の有無を確認する鉗⼦型
ミニ PET の開発を進めており、今年は ex-vivo の臨床テストにまで進んだ（⾼橋美和⼦, p. 81）。定量性改善の検討も進んでいる（⼤橋遼太郎, p. 85）。次期
中⻑期計画中には、in-vivo 臨床試験を⽬指したい。

Realization of intraoperative PET is expected even in surgicaltreatment. Surgery for esophageal cancer, which emphasizes
curability, usually dissects all surrounding lymph nodes that
may metastasize. If the presence or absence of metastasis canbe confirmed for each individual lymph node during surgery
with FDG injection, the dissection range could be minimized
and complications would be significantly reduced. Therefore,
we are designing a hand-held intraoperative PET system(Taiyo Ishikawa, p. 77). As a more practical method, we arealso developing a forceps-type mini-PET that uses forcepsshaped paired detectors to check for lymph node metastasis.
In 2022, we advanced to an ex-vivo clinical test (Miwako
Takahashi, p. 81). Methods to improve quantification
performance are also being studied (Ryotaro Ohashi, p. 85). In
the next Mid-term Plan, we would like to aim for in-vivo clinical
trials.

Figure 5 The developed forceps-type mini PET prototype (a), which was applied to a resected esophagus in an ex-vivo clinicaltest (b). FDG distribution image of the resected esophagus obtained by a portable small PET system (c) is shown as a fusion witha photograph (d). The solid arrows mark a primary lesion, and the dashed arrows mark a metastatic lymph node.

既存 MRI 装置に PET 機能を add-on する

Adding PET functionality to existing MRI systems

既存の MRI に後付して同時撮像できる add-on We expect realization of “add-on PET” that enables
PET の実現も期待されている。今年は、7T の超⾼磁 simultaneous PET/MRI by just adding to an existing MRI
system. In 2022, we developed shielding technologies to
場 MRI においても相互⼲渉を低減するシールド技術
reduce mutual interference with PET even in the 7T ultra-highを開発した（Md Shahadat Hossain Akram, p. 89）。 magnetic field MRI (Md Shahadat Hossain Akram, p. 89). Also,
3T MRI ⽤に完成したプロトタイプについては、初と the completed add-on PET prototype for 3T clinical MRI is
なる臨床試験が予定されている（錦⼾⽂彦, p. 93）。 scheduled for the first clinical trial (Fumihiko Nishikido, p. 93).
Conclusion

まとめ

放射線医学総合研究所時代にまいた種は、QST 第 The plant seeds sown during the days of NIRS were harvested
during the seven years of the first QST Mid-term. It was the
⼀期中⻑期の 7 年間で⼤きく花開いた。成功をもた
teamwork of IPG that brought about these successes, and the
らしたのはイメージング物理研究グループのチーム
2022 activities of each researcher have been summarized in
ワークであり、各⼈の 1 年間の活躍は本誌にまとめ this report. During these years, many new seeds were also
られている。実⽤化の推進と同時に新しい種もたく sown while promoting equipment development. In the second
さんまいた 7 年間であった。QST 第⼆期中⻑期では、 Mid-term plan of QST, we would like to bring these seeds to
これらを花咲かせ、世間をもっと驚かせるようなイ harvest and provide further innovations that will surprise theworld even more.
ノベーションを起こしたい。

6

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research2022 年度 イメージング物理研究グループ まとめ
メンバー（50 音順, 敬称略）
赤松 剛
稲玉 直子
岩男 悠真
大橋 遼太郎
小畠 藤乃
掛川 誠
清川 実穂
高橋 美和子
田久 創大
田島 英朗
寅松 千枝
錦戸 文彦
山谷 泰賀
吉田 英治
脇坂 秀克
Bhowmik Debnath OiendrilaKang, Han Gyu
Md Shahadat Hossain Akram
Mohammadi, Akram
大野
喜多村
齋藤
田中

職員
研究員
主幹研究員 (短時間)
研究員 (短時間)
QST リサーチアシスタント（短時間）
技術員 (短時間)
客員研究員, 7 月から
業務補助員（短時間）
主幹研究員
研究員
主幹研究員 (定年制)
主任研究員
主任研究員
次長/グループリーダー (定年制)
主幹研究員 (定年制)
主任技術員
研究員 (短時間)
脳機能イメージング研究部所属
研究員
主任研究員 (短時間)
主任研究員
事務担当 (短時間)
事務担当 (短時間)
事務担当 (短時間)
事務担当 (短時間), 広報担当

共同研究（外部資金プロジェクト以外）
共同研究先（50 音順、敬称略）
1

川村和也 (千葉大ﾌﾛﾝﾃｨｱ)

2
3
4
5
6
7

佐藤雅昭 （東大医学部）
菅 幹生 （千葉大ﾌﾛﾝﾃｨｱ）
高田英治 （富山高専）
日本アイソトープ協会
樋口幹雄 (北大)
福永雅喜 （生理学研究所）

8

9
10
11

山谷泰賀・羽石秀昭（千葉大ﾌﾛﾝﾃｨｱ）
渡部浩司・池田隼人（東北大 CYRIC）
Katia Parodi, Peter Thirolf （LMU）
Mitra Safavi-Naeini （ANSTO）

実習生（受入学生）
千葉大学 (羽石研究室 B４）北海道大学（樋口研究室 M2）
千葉大学 （菅研究室 B4)
富山高専（高田研究室専攻科 1 年）
千葉大学（山谷研究室 B3）

WGI のシミュレーション設計 (B4 菊地智也)
有機半導体放射線検出器の医療応用 （専攻科 1 年 中澤晟侑）
RI 密封ファントムの開発
薄型シンチレータを用いたマイクロベータイメージング (片桐朝葉 修士 2 年)
Study on a 4-channel microstrip RF coil integrated PET insert with a 7T clinical MRI system

教師なし深層学習を用いた PET 画像の画質向上に関する研究 (D1 橋本二三生)
鉗子型ミニ PET の計算機シミュレーション （M1 大橋遼太郎)
手持ちプローブ型術中ガイド PET の要素技術開発 (B4 石川大洋)
Time-of-flight PET 検出器の時間分解能向上に関する基礎的研究 (B4 清川実穂)
頭部用高分解能 PET 装置のシミュレーション (B3 成田胡桃)
量子 PET イメージング核種の探索(短寿命 RI プラットフォーム採択課題, 代表: 田久創大)
In-beam PET シミュレーション・実験, SIRMIO プロジェクト
Prompt gamma detection and neutron capture discrimination in NCEPT

5

未来イメージング株式会社

あり6

浜松ホトニクス株式会社

なし

3

石川 大洋
片桐 朝葉
菊地 智也
中澤 晟侑
成田 胡桃

肺移植後の慢性拒絶に対する核医学的非侵襲モニタリング法の確立と早期治療法の創成

4

2

協力研究員
日本医科大学
未来イメージング株式会社
株式会社アトックス
東京工業大学
千葉大学
株式会社アトックス
東北大学
株式会社アトックス
東京大学, 5 月まで
東京大学
千葉大学
国立高専機構株式会社アトックス
株式会社アトックス
浜松ホトニクス株式会社
千葉大学
名古屋大学
富山高等専門学校
株式会社アトックス

テーマ（担当学生等）
鉗子型ミニ PET における放射線検出感度の先端角度依存性評価 (M1 中島彩乃)
鉗子型ミニ PET における先端部平行開閉機構の開発 (研究生 林 大翔)

共同研究契約（50 音順、敬称略）
株式会社アトックス
群大 (酒井真理), 筑波大(古川純), 東京大(島添健次), 東北大(黒澤俊介), 理研(本村信治)
産総研 (相馬 貢, 明渡 純),
北大 (樋口幹雄)
未来イメージング株式会社

1

石橋 真理子
伊藤 繁記
梅田 浩
小尾 高史
川村 和也
熊谷 雅章
黒澤 俊介
佐藤 良彰
澁谷 憲悟
島添 健次
菅 幹生
高田 英治
田中 愛結
土井 誠
橋本 二三生
羽石 秀昭
平野 祥之
山岸 正和
山下 大地

研究費受
あり

テーマ 期間
頭部専用 PET 装置の性能向上に関する研究 (2022/4/1 – 2023/3/31)

なし

医用コンプトンイメージング装置の性能評価に関する研究(契約中 – 2023/3/31)

なし

ベータ線イメージング材料の高度化に関する研究 (2021/1/1 - 2023/3/31)

あり

シンチレーション放射線検出器の核医学および環境計測への応用 (2021/2/1-2024/3/31)
X 線イメージングを飛躍させる超高解像度、高感度 X 線検出器の RI 分子
イメージング応用に関する研究 (2022/5/11-2023/2/28)
次世代 PET 検出器に関する基礎的研究 (2016/8/1 – 2024/3/31)

7

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

イメージング物理研究グループ 2022（R4）年度 研究費
2022/12/31時点
運営費交付金（原則、人件費除く） [千円]
予算名

1

QST未来ラボ(ABADK)
代表：山谷泰賀

金額
内,人件費

概要

量子核医学イメージング研究開発拠点形成(内部競争的資金, 2021-2022)

脳機能の画像化による認知症や
2 うつ病の新しい診断法の確立
統合D玉配分(BFAB3)
手術を伴わない新たながん治療
統合A玉配分3
薬の開発(BIAA1)
理事長ファンド創成(ABAJC)
世界初OpenPETの重粒子臨床応用
4
代表：田島英朗(内部競争的資金, 2022)
部門長ファンド一般型(BIAB1)
量子PET
5
代表：山谷泰賀(内部競争的資金, 2020-2022)
光・量子イメージング技術を用い6 た疾患診断研究(BIAB1)
グループ運営費
代表：山谷泰賀7 外部資金間接経費戻し分
間接経費一部戻し→BIAB1
脳機能性疾患に対する量子マイクロサージェリー
理事長ファンド創成
技術開発とその臨床応用
8
分担：山谷泰賀, 田島英朗
(内部競争的資金, 2022)
理事長ファンド萌芽
A sodium (23Na) coil integrated PET insert for
9 代表：
multinuclear study of knee and wrist with 3T MRI
Md Shahadat Hossain Akram(内部競争的資金, 2022)
合計

10,000

グループ外の主な協力者

伊藤繁記(未来イメージング), 稲庭拓, 下川卓志, 辻厚至, 永津弘太郎, 山田滋(QST千葉), 今井陽一(獨協医大), 鎌田圭(C&A), 河地有木, 長尾悠人, 山
4,000 口充孝(QST高崎), 黒澤俊介, 吉川彰(東北大), 酒井真理(群馬大), 澁谷憲悟.
島添健次, 高橋忠幸, 高橋浩之(東京大), 菅幹生, 羽石秀昭(千葉大), Katia
Parodi(LMU), 日野明弘(PDRファーマ), 山下大地(アトックス)
樋口真人(代表), 他（QST千葉）
河地有木, 山口充孝（QST高崎研）

4,850

0

4,000

0 東達也(代表), 他(QST)

3,940

0

3,720

石川仁, 稲庭拓, 兼松伸幸, 小藤昌志, 白井敏之, 田尻稔, 谷本克之, 山田滋,
米内俊祐 (QST千葉), 伊藤繁記 (未来イメージング)
稲庭拓, 辻厚至, 永津弘太郎(QST千葉), 河地有木(QST高崎),
0澁谷憲悟(東大)

2,350

0

1,637

0

1,000

1,000
32,497――石川仁(代表), 兼松伸幸, 坂田洞察, 坂間誠, 佐原成彦, 篠藤誠, 下川卓志,
0 白井敏之, 立花泰彦, 樋口真人, 平山亮一, 南本敬史, 村田和俊, 米内俊佑,
若月優(QST千葉), 林基弘(東京女子医大)
0 小畠隆行(QST)

4,000

外部資金 [千円]
直接経費
間接経費
内人件費 内, 他機関分

グループ内メンバー（代表者下線）

グループ外の共同研究者
黒澤俊介(東北大), 羽石
秀昭, 菅幹生, 川村和也
5,455 山谷泰賀, 高橋美和子, 他(千葉大), 今井陽一(獨協医大), 他

事業課題名

1

中谷医工計測技術振興財団
長期大型研究助成2022-2026

未来PET創造研究ユニット
利用可能なすべての放射線を画像診断に役立てる「全ガンマ線イメージング」への変革

54,545

13,786

20,9092

科学研究費2020-2024
基盤研究(S) 20H05667

ポジトロン断層法の物理限界を克服する全ガンマ
線イメージング法の開発

32,900

5,063

9,400

9,870

吉川彰(東北大), 菅幹生
山谷泰賀, 高橋美和子, 吉 (千葉大), 今井陽一(獨協医大), 石橋真理子(日本田英治, 田島英朗
医大), 永津弘太郎(QST)

AMED
3 医療機器等研究成果展開事業
22hm0102078h0003

リンパ節転移の術中診断を可能にする鉗子型ミ
ニPETの開発 (2020-2022)

20,000014,6006,000

伊藤繁記(未来イメージ
高橋美和子, 錦戸文彦, 田ング), 川村和也(千葉大),
久創大, Han Gyu Kang, 他
瀬戸泰之(東京大), 他

共同研究2022
未来イメージング株式会社

X線イメージングを飛躍させる超高解像度、高感度X線検出器のRI分子イメージング応用に関する研究

5,238

0

0

262 錦戸文彦, 田久創大

―
―
―

4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

15

16
17
18
19
20
21
22
23

共同研究2022
株式会社アトックス
科学研究費2021-2022
挑戦的研究(萌芽) 21K19936
科学研究費2022-2023
若手研究 22K18224
科学研究費2022-2024
基盤研究(C) 22K12881
科学研究費2021-2023
基盤研究（C）21K12720
科学研究費2021-2023
基盤研究(C) 21K07608
科学研究費2021-2023
基盤研究(C) 21K07716
共同研究2021-2023
未来イメージング株式会社
科学研究費2020-2022
基盤研究(C) 20K12683
コニカミノルタ画像科学奨励賞(2022)

頭部専用PET装置の性能向上に関する研究

3,600

0

0

山谷泰賀, 吉田英治, 田島英朗, 高橋美和子, 岩男悠360真, 赤松剛, 田久創大, 脇坂秀克, 他

量子PET（Q-PET）への挑戦

2,500

0

0

750 山谷泰賀, 高橋美和子

7T超高磁場MRIにPET機能を後付するRFコイル
一体型放射線検出器の開発「量子PET」の提案と陽電子寿命による放射線治療効果センシングへの挑戦
有機光センサを用いたＰＥＴ検出器の開発
粒子線治療ビームの体内可視化画像を用いた治療効果判定と予後予測に関する研究
PET/SPECT/MRI/CTマルチモーダル脳ファント
ムの開発
シンチレーション放射線検出器の核医学および環
境計測への応用
部分リング型PET・コンプトンハイブリッドイメージ
ング装置の基礎検討「量子PET」イメージング手法の開発

日本医学物理学会
医用コンプトカメラの性能評価技術開発
令和4 (2022)年度開発課題援助
科学研究費2020-2022
MRI-negativeてんかんのMEG, PETを基盤とした基盤研究(C) 20K08124
統合的解析法の開発
2022年度生理学研究所共同利 Concept of a minimal RF shield PET insert for
用研究 22NIPS617
7T whole-body MRI system
科学研究費2020-2022
高感度PET用4層DOI検出器の分解能改善の研基盤研究(C) 20K12705
究
科学研究費2020-2022
完全な開放空間を有する走査型PET装置
若手研究(B) 20K20239
Scratch-PETの開発
東北大学金属材料研究所
次世代核医学コンセプトWGIのための新規シンチ
共同利用研究費
レータの研究 (2021-2022)
202112-RDKGE-0037
科学研究費2020-2022
Reconstruction of dose distributions using PET
基盤研究(C) 20K08066
images in heavy ion therapy
科学研究費 2022-2024
呼吸器疾患予後予測システムの開発 新型コロ基盤研究(C)分担 22K12836
ナウイルス感染症から慢性進行性疾患まで
科学研究費2020-2022
基盤研究(C)分担 20K07755

舌痛症・アトピー性皮膚炎におけるADHD併存の病態解明と、新規薬物療法の開発
合計

―

1,800

0

0

540 Md Shahadat Hossain Akram

1,300

0

0

390 田久創大松本謙一郎(QST)

1,100

0

0

330 錦戸文彦

高田英治(富山高専)

1,000

0

0

300 寅松千枝

―

1,000

0

0

300 赤松剛

―

909

0

0

700

0

100

500

0

0

450

0

0

400

0

100

91 山谷泰賀, 他
210 田島英朗, 錦戸文彦
0 田島英朗―菅幹生(千葉大)―山口充孝, 河地有木
(QST高崎), 酒井真理
50 赤松剛(群馬大), 黒澤俊介(東北大), 島添健次, 武田伸一郎(東京大)代田悠一郎, 國井尚人
120 高橋美和子, 岩男悠真
(東京大)福永雅喜(生理学研究
0 Md Shahadat Hossain Akram
所)

387

0

0

300

0

0

90 稲玉直子

―

300

0

0

90 岩男悠真

―

250

0

0

0 山谷泰賀, 他

200

0

0

60 Mohammadi Akram

200

0

0

60 岩男悠真

40

0

0

12 高橋美和子

129,620

18,84945,109825,339吉川彰(東北大)―
川田奈緒子, 羽石秀昭
(千葉大)笠原諭, 岡敬之, 松平浩(東京大), 高橋香央里,
福田健一(東京歯科大),石氏陽三(慈恵医大)次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Imaging Physics Group FY2022
Members (alphabetical)
Go Akamatsu

Staff
Researcher

Bhowmik Debnath Oiendrila

Researcher (part time)
Secondment from Department of
Functional Brain Imaging

Naoko Inadama
Yuma Iwao
Makoto Kakegawa
Han Gyu Kang
Miho Kiyokawa
Md Shahadat Hossain Akram
Akram Mohammadi
Fumihiko Nishikido
Fujino Obata
Ryotaro Ohashi
Miwako Takahashi
Sodai Takyu
Hideaki Tashima
Chie Toramatsu
Hidekatsu Wakizaka
Taiga Yamaya
Eiji Yoshida
R. Kitamura
M. OhnoY. Saito
M. Tanaka

Principal Researcher (part time)
Researcher (part time)
Visiting Researcher, from July
Researcher
Research Assistant (part time)
Senior Researcher (part time)
Senior Researcher
Senior Researcher
Technical Staff (part time)
QST Research Assistant (part time)
Principal Researcher
Researcher
Principal Researcher (tenure)
Senior Researcher
Senior Technical Staff
Deputy Director /Group Leader (tenure)Principal Researcher (tenure)
Secretary (part time)
Secretary (part time)
Secretary (part time)
Secretary (part time), Public Relations

Visiting Researcher
Mariko Ishibashi
Nippon Medical School
Makoto Doi
ATOX Co., Ltd.
Hideaki Haneishi
Chiba University
Fumio Hashimoto
Hamamatsu Photonics K.K.
Yoshiyuki Hirano
Nagoya University
Shigeki Ito
Mirai-imaging Corp.
Kazuya Kawamura
Chiba University
Masaaki Kumagai
ATOX Co., Ltd.
Shunsuke Kurosawa
Tohoku U.
Takashi Obi
Tokyo Institute of Technology
Yoshiaki Sato
ATOX Co., Ltd.
Kengo Shibuya
University of Tokyo, until May
Kenji Shimazoe
University of Tokyo
Mikio Suga
Chiba University
Eiji Takada
National Institute of Technology
Ayu Tanaka
ATOX Co., Ltd.
Hiroshi Umeda
ATOX Co., Ltd.
Masakazu Yamagishi
NIT, Toyama College
Taichi Yamashita
ATOX Co., Ltd.

Taiyo Ishikawa
Tomoha Katagiri
Tomoya Kikuchi
Seiyu Nakazawa
Kurumi Narita

Trainee / Internship
Chiba U. (Haneishi-lab. B4)
Hokkaido U. (Higuchi-lab. M2)
Chiba U. (Suga-lab. B4)
NIT, Toyama College (Takada-lab. AC1)
Chiba U. (Yamaya-lab. B3)

Major collaborators (except for funded projects)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

11

1
2
3

Collaborators (alphabetical)
Kazuya Kawamura(CFME, Chiba U.)
Masaki Fukunaga (NIPS)
Mikio Higuchi (Hokkaido U.)
Japan Radioisotope Association
Katia Parodi, Peter Thirolf (LMU)
Mitra Safavi-Naeini (ANSTO)
Masaaki Sato (U. Tokyo Hospital)
Mikio Suga (CFME, Chiba U.)
Eiji Takada (NIT, Toyama College)
Hiroshi Watabe, Hayato Ikeda(CYRIC, Tohoku U.)
Taiga Yamaya, Hideaki Haneishi(CFME, Chiba U.)

Research contracts (alphabetical)
AIST (Mitsugu Sohma, Jun Akedo)
Mikio Higuchi (Hokkaido U.)
ATOX Co., Ltd.
Gunma U. (Makoto Sakai), Tsukuba
U. (Jun Furukawa), U. Tokyo (Kenji
Shimazoe), Tohoku U. (Shunsuke
Kurosawa), Riken (Shinji Motomura)

Themes (Students, etc.)
Tip-angle dependence of the forceps-type mini PET (FTMP) (M1 Ayano Nakajima)
Parallel-tip opening mechanism of FTMP (Research Student Hiroto Hayashi)
Study on a 4-channel microstrip RF coil integrated PET insert with a 7T clinical MRI system
Micro beta-imaging using thin scintillators (M2 Tomoha Katagiri)
Development of unsealed-RI phantoms
In-beam PET simulation / experiment, SIRMIO project
Prompt gamma detection and neutron capture discrimination in NCEPT
Early diagnosis of chronic rejection after lung transplantation by nuclear medicine
Simulation design of WGI (B4 Tomoya Kikuchi)
Medical application of organic semiconductor detectors (AC1 Seiyu Nakazawa)
Exploring quantum-PET imaging radionuclides(Supply Platform of Short-lived Radioisotopes, PI: Sodai Takyu)
Improved PET image quality by unsupervised deep-learning (D1 Fumio Hashimoto)
Simulation of a forceps-type mini PET (M1 Ryotaro Ohashi)
Study on a hand-held probe-type intraoperative PET (B4 Taiyo Ishikawa)
Timing resolution improvement for TOF-PET detectors (B4 Miho Kiyokawa)Imaging simulation of high-resolution brain PET (B3 Kurumi Narita)
Funded
No
Yes
No

4

Hamamatsu Photonics K.K.

No

5

Mirai-Imaging Corporation

Yes

6

Mirai-Imaging Corporation

Yes

ThemesInvestigation of beta imaging material for medical application(2021/1/1 - 2023/3/31)
Performance improvement of the helmet PET (2022/4/1 – 2023/3/31)
Characterization of medical Compton imaging devices(under contract – 2023/3/31)
Basic research on the next generation PET detectors(2016/8/1 – 2024/3/31)
Scintillation detectors for nuclear medicine and environment(2021/2/1-2024/3/31)
RI-molecular imaging application of super high-resolution and highsensitive X-ray detectors (2022/5/11-2023/2/28)

9

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

FY2022 Imaging Physics Group Grants
As of Dec. 31, 2022
Internal budget (basically excluding labor cost) [x1,000 yen]
Budget

1

2

3

QST
President's
Strategic
Grant Quantum Nuclear Medicine Imaging
Creation Group
Advanced Study Laboratory (ABADK)(Internal competitive grant, 2021-2022)
PI: Taiga Yamaya
Realization of a new imaging-based
diagnostic method for dementia anddepression (BFAB3)
Research on
new cancer radiopharmaceutical drugs(BIAA1)

4

QST President's Fund (ABAJC)
PI: Hideaki Tashima

5

Directorate's Fund (BIAB1)
PI: Taiga Yamaya

6
7
8

9

Amount
Labor

Note

Core

QST President's Fund
Taiga Yamaya, Hideaki Tashima
QST President's Fund
PI:Md Shahadat Hossain Akram

Makoto Higuchi (PI), et al. (QST Chiba)
Naokoi Kawachi, Mitsutaka Yamaguchi (QST Takasaki)

For Integration Plan D

4,850

0

For Integration Plan A

4,000

0 Tatsuya Higashi (PI), et al. (QST Chiba)

3,940

0

Taku Inaniwa, Hitoshi Ishikawa, Nobuyuki Kanematsu, Masashi Koto, Toshiyuki Shirai, Minoru Tajiri,
Katsuyuki Tanimoto, Shigeru Yamada, Shunsuke Yonai (QST Chiba), Shigeki Ito (Mirai-imaging)

3,720

0

Taku Inaniwa, Kotaro Nagatsu, Atsushi Tsuji (QST Chiba),
Naoki Kawachi (QST Takasaki), Kengo Shibuya (U. Tokyo)

2,350

0

1,637

―
Hitoshi Ishikawa(PI), Makoto Higuchi, Ryoichi Hirayama, Nobuyuki Kanematsu, Takafumi Minamimoto,
Kazutoshi Murata, Naruhiko Sahara, Makoto Sakama, Dousatsu Sakata, Takashi Shimokawa, Makoto0
Shinoto, Toshiyuki Shirai, Yasuhiko Tachibana, Masaru Wakatsuki, Shunsuke Yonai (QST Chiba),
Motohiro Hayashi (TWMU)

Clinical C-ion therapy application of the world's
first OpenPET(Internal competitive grant, 2022)
For "Quantum PET" project(Internal competitive grant, 2020-2022)

Research on diagnosis methods using photon
and quantum imaging technologies
For group operation(BIAB1)

PI: Taiga Yamaya
Returned indirect expense

10,000Main collaborators outside the group (PI underlined)

Hideaki Haneishi, Mikio Suga (Chiba U.), Akihiro Hino (PDRadiopharma), Yoichi Imai (Dokkyo Med. U.),
Taku Inaniwa, Kotaro Nagatsu, Takashi Shimokawa, Atsushi Tsuji, Shigeru Yamada (QST Chiba),
Shigeki Ito (Mirai-imaging), Kei Kamada (C&A), Naoki Kawachi, Yuto Nagao, Mitsutaka Yamaguchi
4,000(QST Takasaki), Shunsuke Kurosawa, Akira Yoshikawa (Tohoku U.), Katia Parodi (LMU),
Makoto Sakai (Gunma U.), Kengo Shibuya, Kenji Shimazoe, Tadayuki Takahashi, Hiroyuki Takahashi(U. Tokyo), Taichi Yamashita (ATOX)

10% of indirect→BIAB1
Development and clinical application of quantum
microsurgery technology for functional brain
diseases(Internal competitive grant, 2022)

―

0

1,000

23

A sodium ( Na) coil integrated PET insert for
multinuclear study of knee and wrist with 3T MRI(Internal competitive grant, 2022)
Sum

0 Takayuki Obata (QST Chiba)

1,000
32,4974,000

Competitive grants [x1,000 yen]
Project

Theme

1

Nakatani Foundation
Long-term Large-scale Research Grant
2022-2026

Future PET Development Unit:
Transformation to "whole gamma-ray imaging"that makes use of all available radiations fordiagnostic imaging

2

Whole gamma imaging to break through the
KAKENHI 2020-2024
Grant-in-Aid for Scientific Research (S) physical limitation of positron emission
tomography
20H05667

3
4

5

AMED Medical Device Research Results
Forceps type mini-PET system for intraDevelopment Programs
operative lymph node diagnosis (2020-2022)
22hm0102078h0003
Collaborative research 2022
RI-molecular imaging application of super highMirai-imaging Corporation
resolution and high-sensitive X-ray detectors
Collaborative research 2022
ATOX Co., Ltd.

Performance improvement of the helmet PET

KAKENHI 2021-2022
Challenge to quantum PET (Q-PET)
Grant-in-Aid for Challenging Research(Exploratory) 21K19936
KAKENHI 2022-2023
World-first PET integrated microstrip RF coil
7 Grant-in-Aid for Early-Career Scientists(MS PET-coil) for a clinical 7 Tesla MRI system
22K18224
Proposal of "Quantum PET" and challenge to
KAKENHI 2022-2024
8 Grant-in-Aid for Scientific Research (C) sensing radiation therapy effect by positron
lifetime
22K12881
KAKENHI 2021-2023
Development of PET detectors using organic
9 Grant-in-Aid for Scientific Research (C)photodetectors
21K12720
KAKENHI 2021-2023
Challenge to tumor pathology by particle beams:
10 Grant-in-Aid for Scientific Research (C)biological washout study using in-beam PET
21K07608
6

11
12
13
14

15

KAKENHI 2021-2023
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)21K07716
Collaborative research 2021-2023
Mirai-imaging Corporation
KAKENHI 2020-2022
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)20K12683
Konica Minolta Imaging Science
Encouragement Award (2022)
Japan Society of Medical Physics
FY2022 Financial Support for Research

KAKENHI 2020-2022
21 Grant-in-Aid for Scientific Research (C)20K08066
KAKENHI 2022-2024
22 Grant-in-Aid for Scientific Research (C)22K12836 (Co-investigator)

Members in the group(PI underlined)
Taiga Yamaya,
Miwako Takahashi, et al.

Collaborators outside the group(PI underlined)
Shunsuke Kurosawa (Tohoku U.), Hideaki
Haneishi, Mikio Suga, Kazuya Kawamura(Chiba U.), Yoichi Imai (Dokkyo Med. U.),et al.
Akira Yoshikawa (Tohoku U.), Mikio Suga
(Chiba U.), Yoichi Imai (Dokkyo Med. U.),
Mariko Ishibashi (Nippon Med. School),
Kotaro Nagatsu (QST Chiba)
Shigeki Ito (Mirai-imaging Corp.), Kazuya
Kawamura (Chiba U.), Yasuyuki Seto (U.
Tokyo), et al.

54,545

13,786

20,9095,455

32,900

5,063

9,400

Taiga Yamaya,
9,870 Miwako Takahashi, Eiji Yoshida,
Hideaki Tashima

20,000014,600

5,238

0

0

3,600

0

0

2,500

0

0

750

1,800

0

0

540 Md Shahadat Hossain Akram

1,300

0

0

390 Sodai Takyu

Kenichiro Matsumoto (QST Chiba)

1,100

0

0

330 Fumihiko Nishikido

Eiji Takada (NIT, Toyama Coll)

Miwako Takahashi,
6,000 Fumihiko Nishikido, Sodai Takyu,
Han Gyu Kang, et al.
Fumihiko Nishikido,
262
Sodai Takyu
Taiga Yamaya,
Eiji Yoshida, Hideaki Tashima,
360 Miwako Takahashi, Yuma Iwao, Go
Akamatsu, Sodai Takyu, Hidekatsu
Wakizaka, et al.
Taiga Yamaya,
Miwako Takahashi

―

―

―
―

1,000

0

0

300 Chie Toramatsu―

Development of PET/SPECT/MRI/CT multimodal brain phantoms

1,000

0

0

300 Go Akamatsu―

Scintillation detectors for nuclear medicine andenvironment

909

0

0

Partial-ring PET-Compton hybrid imaging system

700

0

100

Development of a "Quantum PET" imaging
method50000Development of performance evaluation methods
for medical Compton cameras

Diagnosis for epileptogenic zone in patients with
KAKENHI 2020-2022
16 Grant-in-Aid for Scientific Research (C) non-lesional refractory epilepsy based on MEG
and FDG-PET
20K08124
FY2022 Collaborative Research Program Concept of a minimal RF shield PET insert for
17
at NIPS 22NIPS617
7T whole-body MRI system
KAKENHI 2020-2022
Improving resolution of a high-sensitive 4-layer
18 Grant-in-Aid for Scientific Research (C)DOI-PET detector
20K12705
KAKENHI 2020-2022
Development of scan-type open-geometry PET
19 Grant-in-Aid for Young Scientists (B)"Scratch-PET"
20K20239
Collaborative Research Program20
at IMR Tohoku U. 202112-RDKGE-0037

Indirect
Direct expense
Labor
Distributed expense

91 Taiga Yamaya, et al.

―

Hideaki Tashima,
Fumihiko Nishikido

Mikio Suga (Chiba U.)

210

0 Hideaki Tashima

50 Go Akamatsu―
Naoki Kawachi, Mitsutaka Yamaguchi(QST Takasaki), Shunsuke Kurosawa(Tohoku U.), Makoto Sakai (Gunma U.),
Kenji Shimazoe, Shinichiro Takeda (U.
Tokyo)

450

0

0

400

0

100

387

0

0

0 Md Shahadat Hossain Akram

300

0

0

90 Naoko Inadama

―
―

120

Miwako Takahashi,
Yuma Iwao

Naoto Kunii, Yuichiro Shirota (U. Tokyo)
Masaki Fukunaga (NIPS)

300

0

0

90 Yuma Iwao

Development of novel scintillators for the next
generation nuclear medicine concept of WGI(2021-2022)

250

0

0

0 Taiga Yamaya, et al.

Reconstruction of dose distributions using PET
images in heavy ion therapy

200

0

0

60 Mohammadi Akram

Development of respiratory disease prognosis
prediction system- from COVID-19 infection tochronic progressive disease

200

0

0

60 Yuma Iwao

Naoko Kawata,
Hideaki Haneishi (Chiba U.)

12 Miwako Takahashi

Satoshi Kasahara,
Hiroyuki Oka, Ko Matsudaira (U. Tokyo),
Kaori Takahashi, Kenichi Fukuda (Tokyo
Dental Coll.), Yozo Ishiuji (Jikei U.)

Treatment strategy based on ADHDKAKENHI 2020-2022
23 Grant-in-Aid for Scientific Research (C) pathophysiology for patients with glossalgia orwith atopic dermatitis
20K07755 (Co-investigator)
Sum

40

0

0

129,620

18,84945,10910

25,339Akira Yoshikawa (Tohoku U.)―

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Data of Imaging Physics Group (FY2009-FY2022)
Fiscal year

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

1. Research budget [x1,000 yen]|- Internal budget (excluding labor)|- Internal competitive grant|- Competitive grant| |- for internal use (excluding labor*)| |- for distribution|- Own income* from 2021

48,913
17,666
17,44513,802

61,869
8,092
16,81236,965

144,380
102,350
1,170
40,86028,46012,400108,649
92,7300
15,91914,9191,000

134,001
86,482047,51935,26912,250121,71155,299066,412
33,23433,178

117,564
36,9733,000
77,59142,93534,65676,145
16,6586,000
53,48750,287
3,200

71,12920,601
7,000
43,52840,6282,900

102,369
36,13920,00045,53043,6301,900
700

2. Researchers|- Permanent|- Non-permanent (4-day or more /week)|- Postdocs (+JSPS fellows)

4
1
3
0

6
1
4
1

6
1
3
2

6
1
3
2

6
1
3
2

7.4
1
3.5
2.9

8.7
2
2.7
4

8.0
2
3.0
3

9.3
2
4.5
2.8

11.0
3
6.0
2.0

41
10.3
1,193

56
9.3
1,105

54
9.0
2,674

63
10.5
1,725

72
12.0
1,861

48
6.5
2,536

58
6.7
2,027

51
6.4
1,493

50
5.4
1,423

59
5.4
1,735

Peer-reviewed articles
per researcher
expense [x1,000 yen]/article

9
2.3
5,435

9
1.5
6,874

5
0.8
28,876

7
1.2
15,52111
1.8
12,182

14
1.9
8,694

4
0.5
29,3917
0.9
10,878

11
1.2
6,466

7
0.6
14,624

Patents|- Applications|- Registered
per researcher
expense [x1,000 yen]/patent

7
4
3
1.8
6,988

13
11
2
2.2
4,759

5
3
2
0.8
28,876

13
6
7
2.2
8,358

14
1
13
2.3
9,572

5
2
3
0.7
24,342

14
0
14
1.6
8,397

8
1
7
1.0
9,518

8
2
6
0.9
8,891

5
0
5
0.5
20,474

2
4
6
4
9

3
14
3
5
2

5
2
2
20
20

4
1
11
30
20

6
2
6
6
10

2
7
5
11
13

3
4
7
11
12

11
7
8
13
8

8
11
5
5
13

7
16
7
3
17

3. Achievement (集計は年度ではなく年単位)
Conference presentations
per researcher
expense [x1,000 yen]/presentation

Evaluation and outreach activities|- Awards|- Invited talks|- Book chapters, review articles|- Public relations activities|- Lectures
Fiscal year

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

Group members (employee only, alphabetical)
Staff
―
―
Res. (2011/9-2012/1)
―
―
―
―
―
―
阿部貴之 Takayuki Abe
―
―
―
―
―
Postdoc (2014/5-2017/4)――
Abdella M. Ahmed
―
―
―
―
―
―
―
―
Postdoc (July-)
赤松 剛 Go Akamatsu――
Postdoc (2011/7-2014/10)――――
平野祥之 Yoshiyuki Hirano
―
―
―
―
―
―
Postdoc
Senior Res.
Md Shahadat Hossain Akram
Researcher
Senior Researcher→(part-time) Principal Researcher
稲玉直子 Naoko Inadama
―
―
―
―
―
―
Postdoc
Researcher
岩男悠真 Yuma Iwao
―
―
―
―
―
―
Postdoc (2015/10-2016/3)――
Jiang Jianyong
―
―
―
―
―
―
―
―
―
Researcher
Han Gyu Kang
―
―
―
―
―
Postdoc
Researcher (2015/8-)
Akram Mohammadi――――
Researcher (part-time)――――
中島靖紀 Yasunori Nakajima
Senior Res. (July-)
Researcher
錦戸文彦 Fumihiko Nishikido
―
―
―
―
―
―
―
―
Res. (2017/10-2018/10)
新田宗孝 Munetaka Nitta――
Assistant (part-time)
Technical Staff (part-time)
小畠藤乃 Fujino Obata
Principal Res.
高橋美和子 Miwako Takahashi
―
―
―
―
―
―
―
Researcher (2016/11-)
Postdoc
田久創大 Sodai Takyu
Senior Res. (July-) →permanent―
Postdoc
JSPS Fellow (-2014/9)→Researcher (2014/10-)
田島英朗 Hideaki Tashima
Senior Res. (part-time) 2016/10-2021/4
―
―
―
―
―
―
―
寅松千枝 Chie Toramatsu
Technical AssistantTechnical Staff
Senior Technic
脇坂秀克 Hidekatsu Wakizaka
Team Leader (permanent)
山谷泰賀 Taiga Yamaya
Researcher
Senior Researcher→permanent Principal Res.
吉田英治 Eiji Yoshida
客員研究員 Visiting Researcher
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
掛川 誠 Makoto Kakegawa
Students (pre-doctoral fellows)
―
―
―
―
―
―
―
QRA (2016/11-2018/1)―
蛭海元貴 Genki Hirumi―
Junior Res. Associate
―
―
―
―
―
―
木内尚子 Shoko Kinouchi
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
清川実穂 Miho Kiyokawa
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
仁科 匠 Takumi Nishina―――
Junior Res. Associate――
新田宗孝 Munetaka Nitta
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
大橋遼太郎 Ryotaro Ohashi
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
大東尚真 Shoma Ohigashi
QRA (2018/6-19/2)
―
―
―
―
―
―
―
―
奥村勇介 Yusuke Okumura―――
Junior Res. AssociateRes. (part-time)――――
品地哲也 Tetsuya Shinaji
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
鈴木海斗 Kaito Suzuki
Junior Res. Associate
―
―
―
―
―
―
―
―
矢崎祐次郎 Yujiro Yazaki(-2015/7)

11

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

as of Dec. 31, 2022

イメージング物理研究グループの研究費推移 （QST⼈件費除く）
Research budget of Imaging Physics Group (excl. QST labor)

2020

2021

2022

96,207
26,177
20,05049,98049,480500

216,354
65,70010,063
140,591
109,165
31,426

193,750
25,78014,350153,620
99,122
46,518158,117
11,20015,660131,257
67,29945,109

11.0
3
6.0
2.0

11.0
3
6.8
1.3

11.0
3
8.0
0

12.0
3
9.0
0

78
7.1
1,233

43
3.9
5,031

59
5.4
3,284

67
5.6
2,360

14
1.3
6,872

18
1.6
12,02015
1.4
12,917

21
1.8
7,529

5
3
2
0.5
19,2418
5
3
0.7
27,0445
3
2
0.5
38,75033
00.3
52,706220,000
200,000
Research budget [x1,000yen]

2019

Total

180,000
160,000
140,000

外部資⾦
Competitive
grant

120,000
100,000
80,000

運営費交付⾦60,000Internal budget

40,000
内部競争的資⾦Internal competitive grant

20,00002009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

第1期中⻑期（2016-2022年度）におけるイメージング物理研究グループの⾃⼰評価
2016年度は5350万円だった外部資⾦獲得額（直接経費）は、2021年度は過去最⾼額の1.5億円を記録した。2022年度の外部資⾦獲得額は1.3億円であり、⼈件費も含めて運営費交付⾦の使⽤⾦額よりも多い外部資⾦を獲得できるようになった（Figure 1）。物理⼯学
研究者主体の研究チームに、診療放射線技師、核医学専⾨医、医学物理⼠が加わり、⾰新

7
31
7
5
9

5
7
11
20
7

3
8
10
3
4

10
17
6
24
7

的アイデアを具現化して患者に届ける体制ができつつあり、結果を出す研究チームとして社会からの信頼を得られるようになったからであろう。
イメージング物理研究グループの定年制職員は3名の物理⼯学研究者であり、これは本部職員を除いてもQSTの定年制職員数の僅か0.4%に過ぎないが、たとえば科研費獲得額でみるとQST全体の9%を占めている（Figure 2）。当グループの⽣産性が⾼い理由のひ

2019

2020

2021

2022

とつは、定年制職員数の4倍以上いる任期制職員の活躍のおかげであろう。
QST第1期中⻑期の成果として研究の好循環の⻭⾞が回り始めたところであるが、第2

―
―

―
―
Res. (July-)

―
―

―
―

―

―

―

―

期中⻑期は楽観できない。運営費交付⾦削減による研究減速の圧⼒に加えて、任期制職員の10年雇⽌め問題が加わり、研究にチャレンジする以前に、研究室の維持⾃体がチャレンジングな状況を迎えようとしている。病気で困らない未来を⼀⽇でも早く実現するために、次世代PET研究活動へのご⽀援を今後もよろしくお願いします。
Self-evaluation of the IPG in the 1st Mid-term Plan (FY2016-FY2022)

―

―

―

―

Senior Res.
―

―

―

―

―

―

―

―

Researcher
Principal Res. (July-)―
Senior Res.
cal Staff (2018/7-)
Group Leader―

SPR (July-)

Deputy Director―(July-)―――――RA (Apr-)――QRA (Apr-)
―

―

―
―
―
―
―
―
A (2020/10-2022/2)
―
―
―
―
―
QRA (2019/4-2021/2)

―
―
―

―
―
―
―
―
―
―
―
QRA (2019/7-2021/2)
―
―
―
―
―
―
QRA = QST Research AssistantRA = Research AssistantRes. = Researcher or Research
SPR = Senior Principal Researcher

The amount of external funding (direct expense), which was 53.5 million yen in FY2016, reached a record high of
150 million yen in FY2021 (Figure 1). The amount was 130 million yen in FY2022, which was still more than theamount of internal operating expenses used, including all personnel costs. This reflects how the Imaging Physics
Group (IPG) has gained the trust of society as a productive research group. In fact, a radiological technologist, anuclear medicine physician and a medical physicist have joined the IPG, which originally consisted of only
physics and engineering researchers, and the IPG is working as a lab which not only creates new ideas but alsodelivers the results of those ideas in a concrete way to patients.
In the IPG, there are only three tenure staff members, who are physics and engineering researchers. They
account for only 0.4% of QST's permanent staff, but regarding the monetary amount of Kakenhi grants received,
the IPG obtained 9% of the entire QST amount (Figure 2). One of the reasons for the high productivity of the IPG
is the strong contributions from fixed-term staff members, who number more than four times the number of tenure
staff members.
The gears of research in an effectual cycle have just begun to turn as a result of QST's first Mid-term Plan, but
we cannot be optimistic about the second Mid-term. In addition to the pressure to slow down research activity
due to cutbacks in subsidies for internal operating expenses, the issue of ten-year termination of employment of
fixed-term staff has been added, and even before undertaking research challenges, the maintenance of the IPG
laboratory itself is about to face demanding situations. We would like to ask for your continuing support for our
next-generation PET research activities so that we can realize a future as free as possible from illness as soon
as possible.

Figure 1 QST第1期中⻑期における外部資⾦獲得の動向
Trends in acquisition of external funds in the QST 1st Mid-term

12

Figure 2 QST内寄与
Internal contribution

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

脳画像検査の切り札：VRAIN

Vrain changes brain diagnosis

PET は、形の変化が現れる前の機能的な異常をい
ち早く、陽電⼦を使って画像化する。これは、CT や
MRI とは全く異なる特徴であり、いまや PET はがん
診断に不可⽋な検査法となった。⼀⽅、認知症においては、関連する脳内の異常タンパク質の画像化に強みを発揮しているものの、解像度が課題であった。

PET uses positrons to image functional abnormalities before
morphological changes appear. This is a feature of PET that iscompletely different from CT and MRI, and PET has now
become an indispensable examination method for cancer
diagnosis. In dementia, on the other hand, although PET has
demonstrated its strengths in imaging of disease-related
abnormal proteins in the brain, its low spatial resolution has
been a bottleneck.

要因の⼀つは、放射線を捉える検出器のトンネルの⼤きさにある。ひとつの陽電⼦から 2 本の放射線がほぼ正反対⽅向に出る―これが PET を⽀える物理法則であり、2 本の放射線を同時に捉えて陽電⼦の位置を線上に特定する。しかし、この「ほぼ」がミソであり、従来の全⾝⽤の PET 装置では、この 180 度
からの揺らぎが数 mm の解像度劣化を引き起こす。

One factor causing the low spatial resolution is the diameter ofthe detector ring to capture radiations. A single positron emits
two radiations that travel in almost opposite directions—this is
the physics behind PET, which captures two radiations
simultaneously and locates the positron on the line. However,this "almost" is a key point, and in conventional whole-body
PET systems, this fluctuation from 180 degrees causes
resolution loss of several millimeters.

そこで QST では、頭部に特化した PET 装置の開発に取り組んできた。具体的には、検出器⾃体を良くするのはもちろんのこと、検出器リングを⼩さくすることにも注⼒した。その結果たどり着いた理想形が、世界初となるヘルメット型 PET 装置である。

Therefore, QST has been working on the development of a
PET system dedicated to brain imaging. In addition to
improving the detector itself, we also have focused on making
the detector ring as small as possible. The ideal form that we
finally arrived at was the world's first helmet-type geometry.

本装置は、7 年間にわたるアトックスとの共同研
究を経て、2022 年 1 ⽉に Vrain として製品化に⾄った。従来型の最新装置でも区別できないような脳の細かい神経核が、明瞭に画像化できる優れた性能を誇る。半球型は、使⽤する検出器の数が従来装置の数分の⼀で済むため、世界最⾼レベルでありながらも世界最⼩でもあり、⾼い普及性を併せ持つ。

After 7 years of collaboration with ATOX, this device was

実は PET 装置の約 9 割は輸⼊であるが、コア技術の⼀つである光検出に関しては、⽇本製の部品が世界中で使われている。Vrain の成功を⽀えたのはこのような⽇本の優れた量⼦科学技術であり、今後のより⼀層の医療への貢献が期待される。（⼭⾕泰賀）

About 90% of the PET equipment used in Japan is imported,commercialized as Vrain in January 2022. It boasts excellent
performance that can clearly image the fine nerve nuclei thatcannot be distinguished even with the latest PET system. The
hemispherical geometry uses only a fraction of the number ofdetectors used in conventional PET systems. Therefore, we
anticipate the features of the world's highest performance andsmallest design will promote the spread of brain PET imaging.

but with respect to photodetectors, one of the corecomponents, made-in-Japan products are used all over theworld. The success of Vrain is supported by the high level ofJapanese quantum technology, and it is expected to contributeeven more to medical care in the future. (Taiga Yamaya)

13

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

脳機能を可視化して健康な暮らしを

Visualizing brain function for a healthy life

⾼次脳機能の低下を伴う疾患では、患者さん本⼈ Patients suffering from cognitive impairment sometimes haveが症状の説明をすることが難しいことが多い。家族 difficulties in describing their symptoms by themselves. Evenpatients’ family members may not be aware of such health
でさえ、健康上の問題として気づくことが難しい場
problems. Furthermore, medical care usually cannot be合がある。患者さんの症状や問題が表出されないと、
initiated until patients complain about their problems to a
医療は開始されにくいことが多い。
medical professional.
PET は、患者さんが困っている症状を代弁するポテンシャルを持つ。脳細胞の唯⼀のエネルギー源がブドウ糖であることから、ブドウ糖類似体を陽電⼦放出核種で結合した薬剤の脳内分布によって、脳機能を可視化することができる。

PET imaging has the potential to represent patients'
symptoms. Since neuronal cells depend on only glucose for
their metabolism, brain function can be estimated byvisualizing the cerebral glucose metabolism using glucose
analogues bonded with positron-emitting nuclides.
Accumulated brain research has clarified which part of the

これまでの脳研究のおかげで、脳のどの部位が、どのような機能を担っているか、さらに、代表的な認知症における脳機能低下が、どのようなパターンを辿るのか分かってきた。脳機能を可視化できると、患者さんがどのような症状を抱え、どのような経過をたどるのか予測できつつある。患者さんの病態と症状を的確に捉えることを⽬標に、QST では PET の⾼精度化を⽬指してきた。

brain is responsible for what function, and what pattern brain
function decline follows in typical dementia cases. Therefore,
once brain function is visualized, physicians will be able topredict what kind of symptoms patients will have and how they
will progress. QST has aimed to improve the accuracy of PET
with the goal of accurately capturing thepathology andsymptoms of the patients.
We succeeded in visualizing glucose metabolism in neuronal
nuclei located deep in the brain using the developed helmet-

ヘルメット型 PET により、脳の深いところにある神経核のブドウ糖代謝の可視化に成功した。このような神経核はドーパミンやセロトニンといった神経細胞の情報伝達に必要な成分を合成し、多くの脳領域と連絡を取り合い、さまざまな機能を調節する。神
経核の機能を評価できれば、これまで分からなかった⾼次脳機能の異変を正確に知ることができる。

type PET, Vrain. These nuclei synthesize dopamine andserotonin, the neurotransmitters necessary for neuronalcommunication, communication with many brain regions, andregulation of various functions. If we can evaluate the functionsof neuronal nuclei, we will be able to accurately identify
abnormalities in higher brain functions that have not been
understood so far.
Even in Alzheimer's disease (AD), it will be possible to detect

アルツハイマー型認知症においても、関連する異常たんぱくの蓄積が、いつ、どの部位で始まるのかと
いった、超早期像を捉えることも可能になり、脳機能低下や症状が出現する前に病態を知り、治療介⼊することも現実のものとなる。（⾼橋美和⼦）

extremely early changes, such as when and where theaccumulation of abnormal proteins related to AD begins.
Therefore, we hope that early intervention in AD before onsets
of any symptoms will become clinical practice. (Miwako
Takahashi)

14

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

半球型頭部⽤ PET 装置 VRAIN の性能特性
Performance characteristics of VRAIN
⾚松 剛 研究員
Go Akamatsu, Researcher
はじめにIntroduction

QST イメージング物理研究グループでは、健康⻑
寿社会の実現に向けて、半球型頭部⽤ PET 装置の研究開発に取り組んでいる。複数の試作機開発 [1, 2]を経て、2022 年１⽉に株式会社アトックスより「VRAIN」として製品化された (Figure 1) [3]。

The QST Imaging Physics Group has been working on
research and development of a hemispherical brain PET
system towards making a society of health and longevity. After
prototyping multiple systems [1, 2], a hemispherical brain PET
system was commercialized by ATOX Co., Ltd. with the
product name of VRAIN (Figure 1) [3].

VRAIN は⼤⼝径の全⾝⽤ PET 装置よりも検出器
間距離が短く、消滅放射線の⾓度揺動の影響を軽減できるため、⾼い空間分解能が期待できる。また、世界で初めて採⽤した半球型の検出器配置によって、少ない検出器数（低コスト）で⾼い検出効率が期待できる。

VRAIN is expected to provide high resolution because thesmall detector-to-detector distance ensures less intrinsic
spatial resolution loss due to the photon non-collinearity effect.
In addition, the hemispherical detector arrangement increases
detection efficiency while reducing the number of detectors.
This report presents performance characteristics of the

本稿では、半球型頭部⽤ PET 装置 VRAIN の性能
特性について報告する。

hemispherical brain PET system, VRAIN.

Figure 1 Photograph of VRAIN with an inset illustration of the detector arrangement.

15

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⽅法

Methods

VRAIN の仕様

Specifications of VRAIN
Figure 1 shows a photograph of VRAIN with an inset illustration

Figure 1 に VRAIN の外観および検出器配置図を⽰す。4.1×4.1×10 mm3 の LFS シンチレータ（12×12
アレイ）と 4.0×4.0 mm2 の SiPM 光センサ（12×12アレイ）を 1 対 1 結合した検出器ブロックを 54 個
使⽤している。エネルギーウインドウは 450-590
keV、同時計数時間ウインドウは 3.6 ns である。撮像視野外からの放射線が検出器に⼊ることを減らす
ため、厚さ 5 mm のタングステンシールドをガント
リ底部に配置している。中空ドーム型 22Na 密封線源
（1 MBq）を使⽤し、エネルギー校正、タイミング校
正およびノーマリゼーションを⾏った。

of the detector arrangement. Each detector block wascomposed of a 12×12 array of 4.1×4.1×10 mm3 LFS
scintillators and a 12×12 array of 4.0×4.0 mm2 SiPM
photosensors with one-to-one coupling. The energy window
was 450-590 keV and the coincidence time window was 3.6
ns. To shield radiations from outside the field-of-view (FOV), 5
mm thick tungsten shields were attached at the bottom of thegantry. We used a custom-made 22Na-filled hollow-dome
phantom (1 MBq) for energy calibration, timing calibration, anddetector normalization.
For the spatial resolution measurement with a point source, the2D filtered-back projection (FBP) was used for image
reconstruction. For other measurements, we used ordered-

点線源を使⽤した空間分解能測定では 2D-FBP を⽤いて、それ以外の測定では OSEM（4 iterations and
8 subsets）を⽤いて画像再構成した。ボクセルサイ
ズは、空間分解能測定では 0.5×0.5×0.5 mm3、それ以外では 2×2×2 mm3 を使⽤した。別の装置で取得した CT 画像を PET 画像に位置合わせし、CT ベースの減弱補正を⾏った。散乱同時計数補正は single
scatter simulation をベースに、画像空間にて散乱画像の補間を⾏う⼿法を実装した [4]。偶発同時計数
補正は遅延同時計数法を⽤いた。

subsets expectation-maximization (OSEM) with 4 iterations
and 8 subsets. The voxel size was 0.5×0.5×0.5 mm3 for the
spatial resolution measurements and 2×2×2 mm3 for othermeasurements. CT images measured with another systemwere registered to PET images, and then CT-based
attenuation correction was applied. The scatter correction
method was based on the concept of the single scatter
simulation method, but the interpolation was conducted on theimage domain [4]. A random correction was done with thedelayed coincidence-based method.

空間分解能（FBP）

FBP spatial resolution
We measured a 22Na point source (0.62 MBq) at 18 points. On

22

Na 点線源（0.62 MBq）を⽤いて、撮像視野内の18 か所で、それぞれ 600 秒測定を⾏った。具体的には、体軸⽅向視野の中⼼スライスと±3/8 位置の 3 つの axial 断⾯において、視野中⼼から 1, 5, 10 cm 離れた位置で測定した [3]。NEMA NU 2-2018 規格[5] に従い、2D-FBP で再構成した PET 画像を対象に、半径⽅向、接線⽅向、体軸⽅向の 1 次元プロフ
ァイルを作成し、半値幅を算出した。

the central slice in the axial direction and slices on the ±3/8
axial FOV, the point source was placed at 1, 5, 10 cm offset
positions [3]. Each measurement duration was 600 s.
Following the NEMA NU 2-2018 standards, using 2D-FBP PET
images, we calculated the full-width at half-maximum(FWHMs) in three directions (radial, tangential, and axial).

OSEM spatial resolution

空間分解能（OSEM）

A 22Na-filled multi-rod phantom (0.36 MBq) was used for spatial

22

Na を密封したロッドファントム（0.36 MBq）を使⽤した。ロッドの直径は、1.6, 2.2, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0
mm で、⻑さは全て 10 mm である。半球状に配置した検出器の中⼼部にファントムを配置し、90 分間測定した。

resolution measurements in OSEM reconstruction. Diametersof the hot rods were 1.6, 2.2, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0 mm, and thelength of all rods was 10 mm. The phantom was measured at
the center point inside the hemispherical detector unit.
Measurement duration was 90 min.

感度

Sensitivity

70 cm ⻑のアルミニウムスリーブおよび 18F を封⼊したチューブを使⽤し、NEMA NU 2-2018 規格にWe used 70 cm aluminum sleeves and a 70 cm tube filled withan 18F solution. According to the NEMA NU 2-2018 standards,

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従って測定した（Figure 2a）。撮像視野の中⼼位置と、 sensitivities were measured at the center of the FOV and theaxial 断⾯において⽔平⽅向に 5 cm 離れた位置の 2 5 cm horizontal offset from the center.
か所で測定した。
Count rate characteristics and TOF resolution

計数率特性および TOF 分解能

直径 20 cm、⻑さ 70 cm のポリエチレン製ファン We used a 70 cm long and 20 cm diameter polyethylene
phantom and a tube filled with an 18F solution. The phantom
トム（チューブを挿⼊する⽳あり）および 18F を封⼊
had a linear hole for tube insertion. The phantom was placed
したチューブを使⽤した。Figure 2b に⽰すようにフparallel to the axial direction (Figure 2). The radioactivity wasァントムを配置し、放射能が 433 MBq から 10.4 MBq 433 MBq at the start of the first measurement and 10.4 MBq atになるまで、60 秒測定を断続的に 34 回繰り返した。 the start of the last measurement. Each measurement duration
NEMA NU 2-2018 に従い、散乱フラクション、TOF was 60 s and the number of measurements was 34. According
分解能、真の同時計数率、散乱同時計数率、偶発同時 to the NEMA NU 2-2018 standards, scatter fraction, TOF
resolution, and true, scatter, and random coincidence count
計数率、雑⾳等価計数率 (NECR) を算出した。
rates, and noise-equivalent count rate (NECR) were measured
for all data.

画質評価

Image quality

6 つの球体（直径：10, 13, 17, 22, 28, 37 mm）を有する頭部サイズの画質評価ファントム（外容器の外径: 16.5 cm）を使⽤した。4 つの⼩さい球体には
18
F 溶液を、2 つの⼤きい球体には⽔を封⼊した。外容器（背景部分）に 2.65 kBq/mL の 18F 溶液を封⼊し、ホット球と背景の放射能濃度⽐は 4:1 とした。
球体の中⼼が、半球状に配置した検出器の中⼼断⾯に位置するようにファントムを配置し、30 分間測定した。NEMA NU 2-2012 に従い、ホット球とコール
ド球のコントラスト、およびバックグラウンド領域の変動性を測定した。

We used a brain-sized image quality phantom, which had six

よりヒトに近い状況を模擬した画質評価として、半球型のホフマン 3D 脳ファントム [6] を使⽤した。20 MBq の 18F を封⼊し、30 分間測定した。標準的な ROI テンプレート [7] を使⽤し、灰⽩質対⽩質の%contrast を測定した。

To model more realistic conditions, we used a hemispherical

spheres (diameters: 10, 13, 17, 22, 28, 37 mm). The outercylindrical case was 16.5 cm in diameter. The four smaller
spheres were filled with 18F solutions, and the two larger
sphereswerefilledwith

non-radioactive

water.

The

background activity was 2.65 kBq/mL, and the sphere-tobackground ratio was 4:1. The phantom was positioned so thatthe centers of the spheres matched with the central slice of thehemispherical detector unit. Measurement duration was 30
min. Contrasts of hot and cold spheres and backgroundvariability were measured according to the NEMA NU 2-2012
standards.

Hoffman 3D brain phantom [6]. An 18F solution was used to fillthephantom.

Measurement

duration

was

30

min.

The %contrast between gray and white matters was measured
using a standard region-of-interest (ROI) template [7].

Figure 2 Photographs and diagrams of the phantom setups for the sensitivity measurement (a) and for the count rate
performance measurement (b).

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結果

Results

点線源を⽤いた FBP 画像の平均空間分解能は、視 Averaged FBP spatial resolutions were 3.1, 3.4, and 3.6 mm at
野中⼼から 1, 5, 10 cm の順に、3.1, 3.4, 3.6 mm で the 1, 5, and 10 cm offset positions, respectively. Figure 3あった。Figure 3 にロッドファントムの画像を⽰す。 shows the multi-rod phantom and an axial slice of the PET
image reconstructed with OSEM. All 2.2 mm rods were clearly
2.2 mm ロッドが全て明瞭に識別できた。
resolved.

体軸⽅向の感度プロファイルを Figure 4 に⽰す。
ガントリ上部ほど感度が⾼い傾向を⽰した。視野中⼼位置と 5 cm オフセット位置での平均感度は 4.2
kcps/MBq (25 kcps/MBq with TOF gain) であった。

Figure 4 shows the sensitivity profiles. We observed highsensitivity on the topside of the axial FOV. Averaged sensitivity
at the center and the 5 cm offset position was 4.2 kcps/MBq(25 kcps/MBq with TOF gain).
Figure 5 shows the count rate characteristics and TOF

Figure 5 に計数率特性および TOF 分解能を⽰す。
最⼤ NECR は 24.8 kcps (144 kcps with TOF gain)
で、その際の放射能濃度は 9.8 kBq/mL であった。
最も放射能が低い状況下で、散乱フラクションが19%、TOF 分解能が 229 ps であった。ヒトの頭部を20 cm 直径と仮定すると、TOF による感度利得は 5.8と計算できる。

resolution. The peak NECR was 24.8 kcps at 9.8 kBq/mL. At
the lowest activity level, the scatter fraction was 19% and the
TOF resolution was 229 ps. Assuming that the human head
diameter was 20 cm, we calculated the TOF sensitivity gain to
be 5.8.
Figure 6 shows PET images of the brain-sized image quality
phantom and the hemispherical Hoffman 3D brain phantom.
The 10 mm sphere contrast was 48.3%, the 37 mm sphere

Figure 6 に画質評価ファントムと半球型ホフマン
3D 脳ファントムの PET 画像を⽰す。10 mm 球のコントラストが 48.3%、37 mm 球のコントラストが85.2%、バックグラウンド領域の変動性が 3.8%であった。半球型ホフマン 3D 脳ファントムの%contrast
は 61%であった。

contrast was 85.2%, and the background variability was 3.8%.
The %contrast of the hemispherical Hoffman 3D brain
phantom was 61%.

Figure 3 Photograph of the 22Na-filled multi-rod phantom (left) and its PET image (right).

Figure 4 Sensitivity profiles in the axial direction, superimposed with a sagittal view of the detector arrangement.

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Figure 5 True, scatter, and random coincidence count rates, and NECR (a), scatter fraction (b),and TOF resolution (c) as a function of activity concentration.

Figure 6 PET images of the brain-sized image quality phantom (Gaussian filter 4 mm FWHM; 30 min acquisition) (a)and the hemispherical Hoffman phantom (30 min acquisition started at 20 MBq of 18F) (b).

まとめ

Summary

半球型頭部⽤ PET 装置 VRAIN の性能特性を明らかにした。2.2 mm ロッドを識別できる⾼い空間分解
能、229 ps の優れた TOF 分解能、19%の低い散乱フラクションが VRAIN の特⻑である。⾼性能を実現できた要因を Table 1 にまとめた。最近接の半球型配置、1 対 1 結合⽅式の検出器、最適化したシンチレ
ータ厚、最適化したエネルギーウインドウ、および新しい散乱補正が総合的に作⽤し、優れた画質を達成できたと考えられる。

We clarified performance characteristics of VRAIN, acommercial hemispherical brain PET system. The key
performance results were 2.2 mm rod separation capability,
excellent TOF resolution of 229 ps, and low scatter fraction of
19%. Table 1 summarizes factors that improve the imaging
performance of VRAIN. The compact detector arrangement,
one-to-one coupled detector, optimized thin scintillation
crystal, optimized energy window, and new scatter correction
method all contribute to improving the image quality.
(Figures 2-6 are reprinted with modifications from the paper of(Figure 2-6 は Akamatsu, et al. Performance
evaluation of VRAIN: a brain-dedicated PET with ahemispherical detector arrangement. Phys Med
Biol. 2022;67:225011 より引⽤。⼀部改変。Licensed
under CC BY 4.0.)[Akamatsu, et al. Performance evaluation of VRAIN: a braindedicated PET with a hemispherical detector arrangement.
Phys Med Biol. 2022;67:225011]. Licensed under CC BY 4.0.)

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Table 1 Factors that improve the imaging performance of VRAIN.

Factors
Compact hemispherical detector arrangement
One-to-one coupled detector
Thin scintillation crystal
Narrow energy window
New scatter correction

Corresponding benefits
Reduction of photon non-collinearity effectReduction of crystal identification error
Rejection of inter-crystal scattering events
Reduction of parallax error
Improvement of TOF resolution
Reduction of scatter coincidence counts
Improvement of TOF resolution
Reduction of effect of scatter coincidence counts

Acknowledgements
Collaborators

Miwako Takahashi, Yuma Iwao, Hideaki Tashima, Eiji Yoshida, Hidekatsu Wakizaka,
Taiga Yamaya (QST Chiba)
Masaaki Kumagai, Ayu Tanaka, Hiroshi Umeda, Taichi Yamashita (ATOX Co., Ltd.)

References
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[5]
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G. Akamatsu, et al., “Performance evaluation of VRAIN: a brain-dedicated PET with a hemispherical detector arrangement,”
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National Electrical Manufacturers Association, “NEMA standards publication NU 2-2018: Performance measurements ofpositron emission tomographs,” Rosslyn, USA, NEMA, 2018.
G. Akamatsu, et al., “A 3-dimensional hemispherical brain phantom for compact dedicated brain PET scanners,” Biomed.
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Y. Ikari, et al., “Phantom criteria for qualification of brain FDG and amyloid PET across different cameras,” EJNMMI Physics.,
vol. 3, pp. 23, 2016.

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半球型頭部⽤ PET 装置 VRAIN のシミュレーション
Simulation of a hemispherical brain PET: VRAIN
成⽥ 胡桃 実習⽣/千葉⼤学 (⼭⾕研究室 学部 3 年⽣)
Kurumi Narita, Trainee / Chiba University (Yamaya-lab, B3)
はじめにIntroduction健康⻑寿社会の実現に向け、認知症の早期診断等を⽬的とした頭部⽤ PET 装置の研究開発が盛んに⾏われている。量⼦科学技術研究開発機構（QST）では、頭部の形にあわせて検出器を半球状に配置した
頭部⽤ PET 装置 VRAIN を製品化し [1]、最新 PET装置でもこれまで描出できなかった微⼩な神経核の可視化に成功した [2]。

Research and development of brain PET systems is being

PET の空間分解能 G は下記のモデル式で表すことができる [3, 4]。

The spatial resolution G of PET can be expressed by the

G

1.25

s

actively carried out to realize a society of healthy and longliving persons. The National Institutes for Quantum ScienceandTechnology

(QST)

has

commercialized

a

novel

hemispherical brain PET system, VRAIN [1] that visualizes
small brain nuclei although they could not be visualized byexisting state-of-the-art PET scanners [2].

following equation [3, 4].

0.0048R

d が検出器素⼦の幅(mm)、s が陽電⼦⾶程(mm)、Rがリング型装置におけるリング半径、b がシンチレータ識別エラー係数、r がリング型装置における撮像
視野中⼼からの距離(mm)、1.25 は画像再構成による影響を考慮した係数である。

b.

mm FWHM ,Here, d is the width of the detector element (mm), s is the
positron range (mm), R is the ring radius in a ring-shaped
system (mm), b is the scintillator identification error coefficient,r is the distance from the center of the in a ring-shaped system(mm), and 1.25 is a factor that accounts for the effect of image
reconstruction.

VRAIN の検出器素⼦は 4mm 幅（上記式の d に相当）のシンチレータを採⽤しているため、空間分解能
は 2mm よりも良くなることはない。より⼩さい検
出器素⼦の⾼分解能検出器を採⽤すればさらなる⾼解像度化が期待でき、これまで⾒えなかった 1mm〜
2mm 程度の⼩さな神経核を描出できる可能性がある。

The VRAIN detector element width (d in the above equation)is 4 mm. Therefore it is obvious that the spatial resolution will
never be 2 mm or below. If a high-resolution detector with asmaller detector element is used, higher resolution is
expected. Such high-resolution systems can visualize small
nuclei (1 mm to 2 mm), which could not be visualized so far.

⾼分解能検出器を⽤いた場合の解像度を予想するには、計算機シミュレーションによる検証が効果的である。⽬標とする解像度の実現可能性を装置開発前に検証することで、検出器への要求仕様を明らかにできる。本研究では、予備的検討として、すでに製品化された頭部⽤ PET 装置 VRAIN をシミュレーシ
ョンし、実測データと⽐較することでシミュレーシ
ョンの妥当性を検証した。

Computational simulation is an effective way to predict theresolution performance to be obtained with high-resolution
detectors. By executing simulations before developing asystem, required specifications for high-resolution detectors
can be clearly defined.
In this study, as the first step, we validated the simulation
methodology by modeling VRAIN and comparing simulated
data with experimental data.

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⽅法

MethodGeant4 を使⽤してモンテカルロシミュレーショ
ンを⾏った。モデル化した検出器は実際の VRAIN とほぼ同様である。具体的には、4.2×4.2×10 mm3 のLYSO 結晶を 12×12 個並べた検出器ブロックを半球状に 54 個配置した (Figure 1)。エネルギー分解能は12.6%@511keV 、 エ ネ ル ギ ー ウ ィ ン ド ウ は 450590keV、同時計数時間ウィンドウは 3.6ns とした。
Hoffman 3D brain phantom のデジタルファントム(ボクセルサイズ: 1.88×1.88×3 mm3, マトリック
スサイズ: 128×128×38) を使⽤し、灰⽩質(GM)部
分と⽩質(WM)部分の放射能濃度⽐を 4:1 とした。18F
放射能を 20MBq 封⼊して 10 分間収集した。TOF 時
間分解能は実機と同じ 229ps とした。

We used the Geant4 Monte Carlo simulation toolkit. The
modeled detector was almost the same as that used in VRAIN;
54 detector blocks each consisting of 12 × 12 LYSO crystals of
4.2 × 4.2 × 10 mm3 arranged were arranged to form ahemispherical geometry (Figure 1). The energy resolution was
set to 12.6% at 511 keV. The energy window was 450-590 keV,and the coincidence time window was 3.6 ns. The digital imageof the Hoffman 3D brain phantom (voxel size, 1.88×1.88×3
mm3; matrix size, 128×128×38) was used for simulation. The
radioactivity ratio between the gray matter (GM) area and thewhite matter (WM) area was 4:1. The 18F radioactivity was 20
MBq and the measurement duration was 10 min. The TOF
timing resolution was 229 ps, which was the same as the actual

シミュレーションと⽐較するため、VRAIN を使⽤
して Hoffman 3D brain phantom [5] を撮像した(Figure 1)。20MBq の 18F 溶液を封⼊し、30 分間撮
像した。

VRAIN.

実測とシミュレーションで得られた同時計数デー
タから画像を再構成するために、ノーマライズ、減弱補正、散乱同時計数補正、偶発同時計数補正を組み込ん だ OSEM （ ordered-subset expectationmaximization）法（4 iterations, 8 subsets, 4 mm
FWHM Gaussian filter）を⽤いた。

duration was 30 min.

For comparison of simulation and real data, we measured the
Hoffman 3D brain phantom [5] using VRAIN. An 18F solution of
20 MBq was filled into the phantom, and the measurement

Coincidence count data were reconstructed using the orderedsubset

expectation-maximization(OSEM)

methodincorporating normalization, attenuation correction, scattercorrection, and random correction (4 iterations, 8 subsets, 4mm FWHM Gaussian filter).

シミュレーションで得られた画像と実測で得られた画像の⽐較評価のために、コントラスト値の算出
およびラインプロファイル解析を⾏った。コントラスト値は、デジタルファントムで位置合わせを⾏った後、region-of-interest (ROI) テンプレートを適⽤して GM/WM ⽐（真値: 4）を算出した。

We measured gray-to-white contrast values (GM/WM ratio,
true value: 4) using a region-of-interest (ROI) template after
registration to the digital image. In addition, line profiles wereanalyzed to see contrasts on PET images reconstructed withsimulation and real data.

結果・考察

Result and discussion

Figure 2 に実測画像とシミュレーション画像を⽰
す（2, 5, 10 分データ）。シミュレーション画像の⽅が、実測画像よりもコントラスト値が平均 8.2%⾼かった。Figure 3 にラインプロファイル解析結果を⽰す。実測画像とシミュレーション画像で、中⼼付近のプロファイルに⼤きな差はなかった。両端付近での差は、デジタルファントムが実際のファントムよりも粗い設計(ボクセルサイズ: 1.88×1.88×3 mm3)であることや、画像ノイズの影響があることが原因とFigure 2 shows PET images reconstructed with real andsimulation data (2, 5, 10 min data). Simulated PET images
showed 8.2% higher contrast values on average. Figure 3
shows line profiles on PET images reconstructed with real andsimulation data. There was no big difference in the line profilein the central region. A small difference was observed in bothedge regions. These differences might be due to the coarse
design of the digital phantom (voxel size: 1.88×1.88×3 mm3)
and image noise.

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考えられる。

Because the difference in contrast values between real andsimulation data was less than 10%, the accuracy would be

以上の結果から、シミュレーションデータと実測データの評価結果の差は概ね 10%以下であり、頭部⽤PET 装置をシミュレーションするにあたり精度は⼗分であると考えられる。

acceptable for brain PET imaging simulation.

Figure 1 Photograph of VRAIN and the hemispherical Hoffman phantom (left) and the VRAIN simulation setup (right).

Figure 2 Hemispherical Hoffman phantom PET images for 2, 5, 10 min acquisitions and their contrasts:
real data measured by VRAIN (upper row) and simulation data (lower row).

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Figure 3 Line profiles (along the yellow line) of hemispherical Hoffman Phantom PET images (10 min data)

まとめ

Conclusion

頭部⽤ PET 装置 VRAIN のモンテカルロシミュレーションを⾏い、実測画像とほぼ同等のコントラス
トを持つ画像が得られた。頭部⽤ PET 装置のシミュ
レーションの妥当性が⽰された。

We validated the simulation accuracy by comparing real andsimulation data of VRAIN, a hemispherical brain PET system.

Acknowledgements
Collaborators

Go Akamatsu, Hideaki Tashima, Yuma Iwao, Eiji Yoshida, Miwako Takahashi, Taiga Yamaya (QST)
Hideaki Haneishi (Chiba U)

References
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]

Akamatsu G, et al., “Performance evaluation of VRAIN: a brain-dedicated PET with a hemispherical detector arrangement,”
Phys. Med. Biol., vol. 67, 225011, 2022.
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Shibuya K, et al., “Annihilation photon acollinearity in PET: volunteer and phantom FDG studies,” Phys. Med. Biol., vol. 52,
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Akamatsu G, et al., “A 3-dimensional hemispherical brain phantom for compact dedicated brain PET scanners,” Biomed. Phys.
Eng. Express., vol. 5, 025013, 2019.

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

頭部 PET 体動補正法の⾼速化と安定性向上
Speed-up and stability improvement of
the brain PET motion correction system
岩男 悠真 研究員
Yuma Iwao, Researcher
はじめにIntroduction

アルツハイマーを始めとした認知症の診断法として、脳 PET が期待されている。そこで、我々の研究チームでは、頭部専⽤ PET 装置 VRAIN を開発した[1]。⾼解像度を達成した今、次に解決するべき課題
は患者⾃体の動きである。特に⾼齢者や認知症患者の場合、PET 撮像時間中に静⽌した状態を保つことが難しいケースが想定され、体動の影響による画像のブレが画質低下を引き起こすことが懸念される。

Brain PET is expected to be a diagnostic method for
Alzheimer's disease and other types of dementia. Therefore,
our research team developed VRAIN, a brain-dedicated PET
system [1]. Now that we have achieved high resolution of brain
images, the next issue to be solved is the movement of thepatient itself. In particular, elderly or dementia patients may
have difficulty remaining stationary during PET imaging, andthere is concern that blurring of images due to head movement
may cause a reduction in image quality.

そこで、我々は Kinect と呼ばれるレンジセンサを⽤いて、被験者の 3 次元的な顔形状を取得し、フレーム間でマッチングしていくことで体動のトラッキ
ングを⾏うシステムを開発した。さらに、PET 画像と Kinect では、体動が定義される座標系が異なるため、顔形状の持つ特徴をもとに座標系の統⼀を⾏う
⼿法を開発した。これらの技術をもとに、体動補正システムを構築し、ファントム実験により静的撮像と同等の分解能、均⼀性が再現できることを⽰した[2]。また、ボランティア撮像を⾏い、最⼤ 30°程度の⼤きな⾸振り運動が定期的に⽣じているようなケースでも、補正された再構成像は視覚的評価、解剖学的構造に基づいた平均画素値の⽐較、分解能のいずれの観点でも静的撮像と同等の結果が得られることを実証した[3]。

Therefore, we developed a motion tracking system by using a
range sensor called Kinect to acquire the subject's 3D faceshape and to match it between frames. Furthermore, since
PET images and Kinect have different coordinate systems inwhich head motions are defined, we developed a method tounify the coordinate systems based on the features of the faceshape. Based on these techniques, we constructed a motion
correction system. Phantom experiments showed that it can
provide the same resolution and uniformity as static imaging[2]. We also demonstrated that the corrected reconstructed
images are equivalent to static images in terms of visualevaluation, comparison of average pixel values based on
anatomical structures, and resolution, even in the case ofvolunteer imaging in which large neck motion of up to 30° was
regularly generated [3].
However, this technique had the following limitations.

しかし、この⼿法には以下のような限界があった。
(1) Tracking accuracy is degraded for large left and right1.

⾸振り 40°を超えるような⼤きな左右への回 rotational movements that exceed 40° in pivoting.
転運動に対し、トラッキング性能が低下する。
(2) Calculation of motion takes about five times the
2. 体動の取得に、測定時間の 5 倍程度のmeasurement time.
計算時間を有する
そこで本研究では、KinectFusion と呼ばれるリア Therefore, in this study, we proposed a high-following and
ルタイム 3D スキャニング技術を応⽤することで、 high-speed motion tracking method by applying a real-time 3D
⾼い安定性を有し、かつ⾼速な体動トラッキング⼿ scanning technology called KinectFusion, and we evaluatedour proposed method through model experiments.
法を提案し、モデル実験による評価を⾏った。

25

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Method⽅法

KinectFusion とは、静的なオブジェクトの周りで KinectFusion is a real-time 3D scanning algorithm that
レンジセンサを動かしながら撮像することで、各フ takes images while moving a range sensor around a static
レームにおけるセンサの位置や⾓度を計算し、それ object, calculates the position and angle of the sensor in
らをもとに複数の視点から取得されたモデルを統合 each frame, and integrates the model acquired frommultiple viewpoints based on these calculations. Real-time
していく、リアルタイム 3D スキャニングアルゴリ
processing is achieved by making full use of GPU
ズムである。GPU 演算による⾼速化を駆使すること
processing for higher speed. Here, the algorithm can be
で、リアルタイムな処理が実現されている。ここで、used in the opposite manner to its original use, i.e., as a
このアルゴリズムを本来と逆の使い⽅、すなわちセtool for measuring object motion by imaging dynamic
ンサを固定して動的なオブジェクトを撮像すること objects with a fixed sensor. However, the algorithm cannot
で、オブジェクトの動きを測定するためのツールと be applied as it is because of the problem of accumulating
して使⽤可能となる。しかし、各フレームにおけるオ errors in object position estimation in each frame.
ブジェクト位置推定の誤差が蓄積するという問題があり、アルゴリズムをそのまま適⽤することはでき Since the original purpose of KinectFusion is to construct a
3D model based on scanning, newly acquired frame dataない。
are matched against the 3D model constructed by

本来の KinectFusion の⽬的はスキャニングに基 integrating past frames and these data are used to update
づく 3D モデルの構築であるため、新規に取得され the model. This matching process with past models is the
たフレームデータは過去のフレームを統合して構築 cause of error accumulation. Therefore, we improved the
された 3D モデルに対して、マッチングを⾏い、モデ algorithm so that it does not update the model byaccumulating frames, but always matches the frame that
ルの更新に利⽤される。この過去のモデルとのマッserves as a reference with the target frame. Furthermore,
チング処理が誤差蓄積の要因である。そこで、フレー
since accuracy cannot be maintained with this method
ムの蓄積によるモデルの更新を⾏わず、常に
alone, the face shape models obtained from the second
Reference となるフレームと対象のフレームとのマand subsequent frames are coordinate-transformed based
ッチングを⾏うようアルゴリズムの改良を⾏った。 on the motion calculated previous frame to bring the initial
さらに、これだけでは精度が保てないため、2 番⽬以 position closer to that of the reference. Since the initial
降のフレームから得られた顔形状モデルは、初めに position greatly affects the accuracy of the matching
ひとつ前のフレームで計算されたモーションを元に process, this is expected to improve stability.
座標変換され、初期位置を Reference と近づける。
We conducted a tracking accuracy verification experiment
マッチング処理において、初期位置は精度に⼤きく
using a mannequin and a motor stage. Azure Kinect
影響するため、これにより安定性の向上が⾒込める。
(Microsoft) was used as the range sensor that was placed
1.5 m in front of the mannequin. The motor stage was

マネキンとモータステージを使い、トラッキング
精度検証実験を⾏った。レンジセンサには Azure
Kinect（Microsoft）を⽤いて、マネキンの前⽅ 1.5mのところに配置した。モータステージはマネキン下部に配置されており、⾸を左右に振る動きを再現する。⾸の⾓度は、正⾯を向いた状態を 0 度として 60度までとした。シンプルな ICP ベースのトラッキン
グ ⼿ 法 （ ICP Base ）、 お よ び 本 研 究 で 提 案 す る
KinectFusion ベースの⼿法（Kinfu Base）の 2 種類について精度評価を⾏った。

placed at the bottom of the mannequin to reproduce theleft-right swinging motion of the head. The neck angle was
set to 60° with the front-facing position set at 0°. We
evaluated the accuracy of two tracking methods: a simple
ICP-based

tracking

method

(ICP

Base)

and

a

KinectFusion-based method proposed in this study (Kinfu
Base).
We also applied the proposed tracking method to data froman 8-subject volunteer study conducted in a previous report[3], and evaluated its performance. Specifically, we

また、既報[3]にて実施した 8 名のボランティア試
験のデータに対し、提案するトラッキング⼿法を適

compared the reconstructed images of 10 minutes of static
head-fixed images (Head-Fixed), the images obtained by26

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Researchmotion correction using ICP-based tracking (ICP Base

⽤し、その性能評価を⾏った。具体的には、頭部固定状 態 で の 10 分 間 の 静 的 撮 像 の 再 構 成 像 (HeadFixed)と、固定無しで 15 分間被験者が頭を動かした状態で撮像を⾏ったデータに対し、ICP ベースのトラッキングによる体動補正を⾏った画像（ICP Base
MC）と、提案⼿法をトラッキングに⽤いた画像（Kinfu Base MC）にたいし、中脳内部の下丘と呼ばれる微⼩構造上にプロファイルラインを配置し、Peak-to-valley ⽐を⽐較した。

MC), and the images obtained by using the proposed
method for tracking (Kinfu Base MC) with the data obtained
during 15 minutes of head movement without head fixation.
The peak-to-valley ratios were compared by placing profilelines on a microstructure called the inferior colliculus in the
midbrain.

Figure 1 Comparison of tracking accuracy between ICP Base (a) and our proposed Kinfu Base method (b)．

結果

ResultFigure 1 に、トラッキング精度検証結果を⽰した。 Figure 1 shows the results of the tracking accuracy verification:
ICP ベースでは、30 度程度を境に⼤きく精度の低下 the ICP-based method showed a significant drop in accuracy
が⽣じているのに対し、提案法では 60 度まで安定し after about 30°, while the proposed method was able to track
た精度にてトラッキングができている。平均誤差は with stable accuracy up to 60° . The average error was 3.4° forthe ICP-based method and 0.71° for the proposed method.
ICP ベースで 3.4 度、提案⼿法で 0.71 度であった。
The processing time for 120 seconds of data was 585 seconds
また、120 秒分のデータに対する処理時間は、ICP ベ
for the ICP-based method and 100 seconds for the proposedースが 585 秒、提案⼿法が 100 秒であった。したがmethod. Therefore, the proposed method could maintain highlyって、提案⼿法は⾼精度なトラッキングを 60 度程度
accurate tracking up to about 60°, and the processing time wasまで維持することが可能であり、またその処理時間 about 6 times faster than the conventional method.
も従来法に⽐べて 6 倍程度⾼速であることがわか
Figure 2 summarizes the results of the volunteer
る。
measurements. From (a), it appeared that the tracking of the

Figure2 にボランティア測定の結果をまとめた。
(a)より、提案⼿法のトラッキングにより脳内部の微⼩構造の描出性が灰⽩質部位などで向上しているよ
うに⾒える。プロファイルを(b)のように下丘領域の上にとり、peak-to-valley ⽐をまとめたものが(c)である。Wilcoxon signed rank test により、Head-Fix
よりも優位に値が向上していることが確認できた。

proposed method improved the delineation of microstructuresin the brain, such as gray matter areas. The peak-to-valley
ratios are summarized in (c), where the profile was placed
above the inferior hill region as in (b), and the Wilcoxon signed
rank test confirmed that the peak-to-valley ratios were superior
to those of the Head-Fix case.

27

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まとめ

Conclusion

KinectFusion をベースとした⾼速かつ⾼い追従性能を⽰すトラッキングシステムの開発を⾏った。モ
デル実験により、60°程度までの安定したトラッキ
ング性能と、リアルタイム処理も可能な従来の 5 倍以上の⾼速化を実現できていることが分かった。さらにボランティア試験により、実⽤的なデータでこれまでの⼿法以上の分解能が得られていることを実証できた。

We developed a tracking system based on KinectFusion thatprovides high speed and high tracking performance. Model
experiments showed that the system had stable tracking
performance up to about 60° and it was more than five times
faster than conventional methods, which also would allow forreal-time processing. Volunteer studies have demonstrated
that the system provided better resolution with actual data thanprevious methods.

Figure 2 Volunteer test summary, reconstructed image (a), profile line setting (b),peak-to-valley on the inferior colliculus region (c) and photo of the experimental setup (d).

Acknowledgements
Collaborators

Go Akamatsu, Hideaki Tashima, Miwako Takahashi, and Taiga Yamaya (QST)
Taichi Yamashita (Atox)

Grants

JSPS KAKENHI （Wakate） 20K20239

References
[1]
[2]
[3]

Yoshida E, Tashima H, Akamatsu G, Iwao Y, Takahashi M, Yamashita T, et al. 245 ps-TOF brain-dedicated PET prototype
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Iwao Y, Akamatsu G, Tashima H, Takahashi M and Yamaya T, “Marker-less and calibration-less motion correction method forbrain PET,” Radiol. Phys. Technol. 15, 125–134, 2022.
Iwao Y, Akamatsu G, Tashima H, Takahashi M and Yamaya T, “Brain PET motion correction using 3D face-shape model: thefirst clinical study,” Ann. Nucl. Med. 2022.

28

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

教師なし深層学習法を組み込んだ 3 次元 PET 画像再構成
Fully 3D PET image reconstruction
with unsupervised deep learning

橋本 ⼆三⽣ 協⼒研究員/千葉⼤学（⼭⾕研究室 博⼠ 1 年⽣）/浜松ホトニクス株式会社
Fumio Hashimoto, Visiting Researcher / Chiba University (Yamaya-lab, D1) / Hamamatsu Photonics K.K.
はじめに

Introduction

Deep learning（深層学習）を利⽤した PET 画像再構成法の画質向上は⽬覚ましい。特に、畳み込みニュ
ーラルネットワーク（CNN）にサイノグラムを⼊⼒し、再構成画像を直接出⼒するエンドツーエンド
PET 画像再構成は、⾼品質な学習データセットを利⽤することでアーチファクトのない⾼品質な PET 画像が得られる可能性がある[1]。
これら deep learning
ベースの画像再構成法は、事前に⾼品質で⼤量の学習データセットを⽤意する必要があるが、実際の医療現場では⾼品質な PET 画像を無数に⽤意するのは困難を極め、さらには教師データには含まれていな
かった未知の症例や PET 薬剤を処理する場合の堅牢性に課題が残る。

Deep learning has led to improved performance for PET image
reconstruction tasks. In particular, an end-to-end PET image
reconstruction using the convolutional neural network (CNN),
which takes a sinogram as network input and directly outputs
the reconstructed images, has the potential ability to offer
artifact-less images because it uses a high-quality training
dataset [1]. However, these deep learning techniques
generally need to prepare a large number of high-quality
training pairs. In clinical use, it is challenging to prepare hugehigh-quality PET datasets, and robustness remains an issue ofconcern when processing unknown cases and PET tracersthat were not included in the training dataset.
In recent years, the deep image prior (DIP) has been
demonstrated as an unsupervised deep learning technique to

最近では、上記課題を解決するための教師なし solve the above-mentioned challenges, and it has been shown
deep learning 法として、CNN の構造⾃体が持つノ that a CNN structure could work as a regularization for
イズ除去の正則化能⼒を利⽤する DIP（deep image denoising [2]. In the DIP-based PET image reconstruction task,prior）が提案されている[2]。我々はこれまで、DIP we previously developed the unsupervised end-to-end PETに順投影モデルを組み込んだ、教師なし型のエンド image reconstruction using DIP and a forward projection
model; however, it was only applied to 2D PET data due to a
ツーエンド PET 画像再構成⼿法を開発した。
しかし、
limitation of the GPU memory capacities [3].
現状の GPU メモリの限界により、2D PET データへの適⽤に制限されていた。
In this study, we propose the extension of the end-to-end DIPbased reconstruction to fully 3D PET. The proposed method is

本研究では、DIP を利⽤したエンドツーエンド画
像再構成を 3 次元 PET へ拡張する⽅法を提案する。
提案⼿法は DIP を⽤いた教師なし再構成であり、損
失 関 数 に 順 投 影 モ デ ル を 利 ⽤ す る こ と で deeplearning フレームワークだけを利⽤したエンドツー
エンド学習を実現している。本⼿法は、3 次元 PET
画像再構成を deep learning だけで実現した初めての試みである。

an unsupervised 3D PET image reconstruction using the DIP
framework and the forward projection model in a loss function
to apply end-to-end learning. This is the first trial to realize afully 3D PET image reconstruction using only a deep learning
framework.

29

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

⽅法

Methods

提案⼿法の概要を Figure 1 に⽰す。本研究では、
CNN 出⼒の後に 3 次元順投影モデルを損失関数として組み込むことで、deep learning フレームワークだけを利⽤したエンドツーエンド PET 画像再構成を実現している。ここで、3 次元 PET データは 2 次元
PET と⽐べ LOR 数が爆発的に増⼤することから、現状の GPU ボードでは 3 次元 PET 画像再構成のメモ
リ空間を確保することはできない。そこで提案⼿法
では、3 次元サイノグラムをいくつかのサイノグラ
ムブロックに分割し、それらをミニバッチ最適化として順次学習させることで、最適化⼀回あたりに必要となるメモリ空間を削減する。

An overview of the proposed reconstruction method is shown𝜃∗argminin Figure 1. In this study, we incorporate the 3D forward
projection model as a loss function after the CNN output torealize the end-to-end PET image reconstruction using only adeep learning framework. Current GPU boards cannot allocate
enough memory space for 3D PET image reconstruction
because the number of LORs for 3D PET data increases more
explosively than for 2D PET. Therefore, the proposed method
groups the 3D sinograms into an ordered sequence of blocks
and sequentially learns each block as a mini-batch
optimization to reduce the required memory usage for each
optimization.

𝐴 𝑓 𝜃|𝑧𝑦𝛽𝑅 𝑓 𝜃|𝑧∈𝑥∗𝑓 𝜃 ∗ |𝑧

ここで、A はシステム⾏列、f は学習可能パラメータθ を持つ CNN、z は被験者⾃⾝の MR 画像、y0 は計測されたサイノグラム、D および d は 3 サブセット化されたサイノグラムとそのアクセス順序を表す。Rは CNN 最適化のペナルティ項であり、本研究ではrelative difference penalty [4]を利⽤している。なお、CNN の構造には 3D U-net を利⽤している。

Here A is the system matrix, f is the CNN with trainable
parameters θ, y0 is an acquired sinogram, D is ordered subsetsof the 3D sinogram and d is an access order of subsets. We
used the relative difference penalty [4] as a penalty term of the
CNN optimization. Finally, we used the 3D U-net architecture.

Figure 1 Overview of the proposed end-to-end PET image reconstruction.
The proposed method was performed in the following steps. (1) An MR image was input to the network.
(2) A reconstructed PET image was obtained from the CNN output. (3) The block sinogram was calculated from the CNN output.
(4) L2 loss was calculated with each measured block sinogram and estimated block sinogram,and the network was sequentially learned by mini-batch optimization.

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Results

結果

頭部[18F]FDG PET を模擬した数値ファントムを We performed a Monte Carlo simulation using a numericalphantom of the brain with [18F]FDG PET contrast and利⽤したモンテカルロシミュレーションを⾏い、提evaluated our proposed reconstruction method. Figure 2
案⼿法を評価した。Figure 2 に画像再構成結果とピ shows the reconstruction results and peak signal-to-noise ratio
ーク信号対雑⾳⽐（PSNR）を⽰す。なお、⽐較⼿法 (PSNR) for different algorithms: the MLEM, MAPEM [4], andとして、MLEM および MAPEM [4]による再構成画 the proposed method. The simulation results showed that the
像も⽰す。⽐較の結果、提案⼿法は他の再構成⼿法と proposed method improves the PET image quality by reducing
⽐べ PET 画像の統計ノイズを除去しつつ、脳の構造 statistical noise and preserving the contrast of brain structures
and the inserted tumor. The highest PSNR of the proposedや模擬腫瘍のコントラストを保存できることがわか
method represented better quantitative performance thanった。また、提案⼿法の PSNR が最も⾼い値を⽰し、provided by the other algorithms.
定量的にも優れた特性を⽰した。

Figure 2 Reconstruction results of the brain [18F]FDG simulation data for different reconstruction algorithms:
the MLEM, MAPEM [4], and proposed method. The magnified images of the red square region are shown in the bottom row.
PSNR corresponding to each algorithm is given in parentheses.

実測データでの評価のため、動物⽤ PET 装置（SHR-38000, 浜松ホトニクス株式会社製）にて撮像されたアカゲザルの頭部[18F]FDG PET データを使⽤した。Figure 3 に画像再構成結果を⽰す。他の画像再構成アルゴリズムと⽐較して、提案⼿法は低線量 PET データにおいても被殻の構造が正確に描出できている（拡⼤画像）。

To evaluate the real data, we used [18F]FDG PET data of thebrain of a rhesus monkey obtained with the animal PET
scanner (SHR-38000, Hamamatsu Photonics K.K.). Figure 3
shows the reconstruction results for different algorithms.
Compared with the other reconstruction algorithms, ourproposedreconstruction

providesaccuratestructures in low-dose PET data (magnified images).

31

putamen次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 3 Reconstruction results of the real rhesus monkey brain FDG data for different reconstruction algorithms:
the MLEM, MAPEM [4], and proposed method. The magnified images of the red square region are shown in the bottom row.

まとめ

Conclusion

本研究では、DIP に 3 次元順投影モデルを組み込んだ教師なし PET 画像再構成法を提案した。モンテ
カルロシミュレーションによる評価の結果、提案⼿法は他の画像再構成法と⽐較し、脳の構造や模擬腫
瘍のコントラストを保存でき、PET 画像の定量性も向上することがわかった。また、頭部アカゲザルの実測データによる評価の結果、提案⼿法は他の⼿法と⽐べより微細な構造が描出することができた。これら の 結 果 よ り 、 提 案 ⼿ 法 は 、 こ れ ま で の Deeplearning 技術の課題である新たな症例や PET 薬剤を処理する場合の堅牢性を向上できる可能性が⽰唆された。

In this study, we proposed a novel unsupervised PET image
reconstruction method incorporating a 3D forward projection
model into the DIP framework. Results of the Monte Carlosimulation showed the proposed method preserved brain
structures and contrast of the inserted tumor as well as
improved the PET image quantitatively, compared with theother reconstruction methods. In addition, the real data resultsof the rhesus monkey brain showed that the proposed method
produced finer structures than other methods. These results
indicated that the proposed method could improve therobustness when processing unknown cases and PET tracers,which has been drawback for previous deep learningtechniques.

Acknowledgements
Collaborators
Grants

Hideaki Tashima, Taiga Yamaya (QST),
Kibo Ote, Yuya Onishi (Hamamatsu Photonics K.K.)
JSPS KAKENHI JP22K07762

References[1]

I. Häggström, et al., “DeepPET: A deep encoder–decoder network for directly solving the PET image reconstruction inverse
problem,” Med. Image Anal., vol. 54, pp. 253-262, 2019.

[2]

D. Ulyanov, et al., “Deep image prior,” Int. J. Comput. Vis., vol. 128, pp. 1867-1888, 2020.

[3]

F. Hashimoto, et al., “PET Image Reconstruction Incorporating Deep Image Prior and a Forward Projection Model,” IEEE
Trans. Radiat. Plasma. Med. Sci., vol. 6, pp. 841-846, 2022.
J. Nuyts, et al., “A concave prior penalizing relative differences for maximum-a-posteriori reconstruction in emission
tomography”, IEEE Trans. Nucl. Sci., vol. 49, pp. 56-60, 2002.

[4]

32

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0.5mm 分解能⼩動物 PET 装置の開発
Half-mm resolution small animal PET scanner
カン ハンギュ 研究員
Han Gyu Kang, Researcher
はじめにIntroduction

⼩動物 PET は、脳研究において重要な役割を果たしてきた。PET を利⽤することで、⽣きたマウスの脳機能を分⼦レベルまたは細胞レベルで可視化できる。マウスの脳構造は数百マイクロメートル程度と⼩さいため、脳機能を調べるにはサブミリの空間分解能が必要である。しかし、市販の⼩動物 PET 装
置は空間分解能が 1 mm 程度であり、マウスの脳イ
メージングには不⼗分である [1]。本稿では、マウスの脳機能を正確に可視化できる超⾼解像度⼩動物
PET 装置の研究開発について報告する。

Small animal positron emission tomography (PET) scanners
have been playing an important role in neuroscience research.
In vivo mouse brain function can be visualized in molecular or
cellular levels by using PET. The neurological mechanisms ofmouse brain can be unraveled with PET imaging. To explore
mouse brain function, submillimeter spatial resolution isrequired because of the small mouse brain structures on theorder of few hundreds of micrometers. However, the spatial
resolution of commercial preclinical PET scanners has been
limited to around 1 mm, which is not sufficient for mouse brain
imaging [1]. In this report, we present the initial results of an
ultrahigh resolution small animal PET system that can visualize
mouse brain function with unprecedented detail.

超⾼分解能⼩動物 PET 装置の開発

Development of half-mm resolution PET

PET の空間分解能に影響を与える因⼦には、⾓度
揺動、視差誤差（DOI 誤差）、結晶間距離、ブロック効果などがある [2]。⾓度揺動に起因する解像度の劣化を防ぐため、検出器リングは直径 52.5 mm と⼩さくした。視差誤差は 3 層の DOI 弁別を⾏うことで最⼩化した [3]。サブミリ分解能を達成するため、結晶間距離は 1 mm にまで精細化した。ブロック効果
による解像度劣化を低減するため、鏡⾯反射材ではなく拡散反射材を使⽤した。

There are several factors affecting the resolution of a small

開発した⼩動物 PET は内径 52.5 mm、体軸視野51.5 mm である (Figure 1) [4]。4 リング構成で、1
リングあたり 16 個の DOI 検出器から成る。各検出器は、3 層の LYSO 結晶（層ごとに結晶サイズの半分ほどずらして接着したスタガード構造）と 4×4 アレ
イ の 半 導 体 受 光 素 ⼦ (SiPM) で 構 成 さ れ て い る(Figure 2)。フロントエンドボードで、抵抗チェーン
回路を使⽤して SiPM 信号を多重化した後、増幅基盤へ転送しデジタル化した [4]。空間分解能の評価にはロッドファントム (ロッド径： 0.45, 0.5, 0.55,
0.75, 0.8, 0.85 mm) を使⽤し、世界トップクラスの空間分解能を有する商⽤の⼩動物⽤分⼦イメージン

The proposed small animal PET scanner had an inneranimal PET scanner such as the acollinearity, parallax error,
crystal pitch, and block effect [2]. Our proposed ultrahighresolution small animal PET scanner had a small ring diameterof 52.5 mm to reduce the resolution blurring caused by theacollinearity. The parallax error was minimized by using a
staggered 3-layer depth-of-interaction (DOI) detector [3]. The
crystal pitch of 1 mm was used to achieve submillimeter
resolution. Finally, the block effect was reduced by using
diffusive reflectors rather than specular reflectors.

diameter of 52.5 mm and an axial FOV of 51.5 mm (Figure 1)[4]. The PET scanner had 4 rings which consisted of 16 DOI
detectors. Each detector consisted of staggered 3-layer LYSO
crystals and a 4×4 array of silicon photomultipliers (SiPMs)(Figure 2). Each detector consisted of 4 SiPM arrays with anaxial pitch of 13.5 mm. Sixteen SiPM signals were multiplexed
into four positional signals by using a resistive network. The
multiplexed positional signals were sent to the amplifier boards
and then digitized by a custom-made DAQ system. For the
spatial resolution evaluation, a resolution phantom with an 18F
activity of 1.1 MBq was used. The resolution phantom had six
different sized rods (0.45, 0.5, 0.55, 0.75, 0.8, and 0.85 mm).
The image quality was compared with a commercial preclinical33

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Researchscanner (MILab, VECTor), which is recognized as the world’s

グ装置 (MILab 社 VECTor) と⽐較した。

top machine in terms of spatial resolution.

7 MBq の 18F-FDG をマウスの尾静脈から投与
For in vivo mouse brain imaging, 18F-FDG with an activity of 7
し、投与 34 分後から 30 分間の脳糖代謝 PET 撮
MBq was administered to a healthy mouse via its tail vein. A 30
像を⾏った。7 MBq の 18F-FITM（グルタミン酸受
min PET scan was performed 34 min after injection. For
容体トレーサ）をヌードマウスの尾静脈から投与し、 metabotropic glutamate receptor imaging, 18F-FITM with an
投与 40 分後から 30 分間の脳 PET 撮像を⾏った。 activity of 7 MBq was administered to a healthy nude mouse
⼼臓イメージングとして、7.2 MBq の 18F-FDG をマ via its tail vein. A 30 min PET scan was performed 40 min after18
ウスの尾静脈から投与し、投与 40 分後から 40 分間 injection. For mouse heart imaging, F-FDG with an activity of
7.2 MBq was administered to a healthy mouse via its tail vein.
の PET 撮像を⾏った。
A 40 min PET scan was performed 40 min after injection.

画像再構成は 3D OSEM 法を使⽤し、subset とiteration はそれぞれ 8 と 20 である。ボクセルサイ
ズは 0.25 mm × 0.25 mm × 0.25 mm である。画
像再構成には感度補正とランダム補正を適⽤した。

For image reconstruction, the 3D ordered subset expectation
maximization (OSEM) algorithm was used. The voxel size was
0.25 mm × 0.25 mm × 0.25 mm. The number of subsets anditerations were 8 and 20, respectively. The normalization andrandom correction were used.

Figure 1 The front view (a) and the cutaway side views of the ultrahigh resolution PET (b).

Figure 2 The developed ultrahigh resolution PET with a 3-layer DOI detector.

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

結果と考察

Results and discussion

市販の PET (MILab 社 VECTor) では 0.6 mm より
⼩さいロッド構造を識別できなかったが、開発したPET では 0.5 mm ロッドまで明瞭に識別できた(Figure 3)。

The submillimetric structures of the resolution phantom wereresolved down to 0.5 mm clearly with the proposed PET
whereas the commercial PET (MILab, VECTor) could not
resolve the sub-0.6 mm rod structures (Figure 3).
In vivo glucose metabolism of a mouse brain was well

18

F-FDG を⽤いた糖代謝画像では、線条体、視床、 visualized with the proposed PET using 18F-FDG. The mouse
⼤脳⽪質、扁桃体、⼩脳など、マウスの脳構造が明瞭 brain structures such as striatum, thalamus, cortex, amygdala,and cerebellum were well identified (Figure 4).
に描出された (Figure 4)。
F-FITM を⽤いたグルタミン酸受容体画像では、
線条体、視床、⼤脳⽪質、扁桃体、⼩脳などが明瞭に描出された (Figure 5)。

In vivo central nervous system activity of a mouse brain was

⼼臓の FDG PET 画像では左⼼室への⾼い取り込みを認め、X 線 CT で得られた解剖学的情報とよく⼀致した (Figure 6)。

The myocardial perfusion images showed a high uptake in the18

also clearly visualized with the proposed PET using 18F-FITM.
The

cortex,thalamus,hypothalamus,

amygdala,andcerebellum were well delineated (Figure 5).

left ventricle clearly (Figure 6). The FDG PET image was wellmatched with the anatomical information obtained with the Xray CT.

Figure 3 The resolution phantom (a), and the reconstructed PET images obtained with the proposed PET (b)and the commercial VECTor PET (c).

Figure 4 The glucose metabolism images of a mouse brain obtained with the proposed PET using 18F-FDG tracer.
The coronal images were selected at three different levels.
Str, striatum; NA, Nucleus accumbens; Th, Thalamus; Ag, Amygdala; HT, Hypothalamus; CB, Cerebellum.

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 5 The central nervous system images of a mouse brain obtained with the proposed PET using 18F-FITM tracer.
The coronal images were selected at three different levels from the sagittal image.
Str, striatum; Th, Thalamus; Ag, Amygdala; HT, Hypothalamus; CB, Cerebellum.

Figure 6 The mouse heart images obtained with the X-ray CT (a), FDG PET (b), and their fusion (c).
LV, Left ventricle; RV, Right ventricle.
Conclusion

まとめWe successfully developed the ultrahigh resolution small
animal PET that can achieve resolution approaching 0.5 mm.
The mouse brain function could be visualized with submillimeter
resolution. Our small animal PET scanner can serve as a usefulmolecular imaging tool for neuroscience research using rodent
models.

0.5 mm 分解能に迫る超⾼解像度⼩動物 PET 装置を開発し、サブミリ解像度でのマウスの脳機能イメージングに成功した。モデルマウスを⽤いる脳研究において、本イメージング装置が有⽤であると期待される。

Acknowledgements
Collaborators

Hideaki Tashima, Hidekatsu Wakizaka, Fumihiko Nishikido, Go Akamatsu, Makoto Higuchi,
Miwako Takahashi, Taiga Yamaya (QST)

References
[1]
[2]
[3]
[4]

R.S. Miyaoka et al., “Small animal PET: a review of what we have done and where we are going,” Phys. Med. Biol., vol 65,
24TR04, 2020.
WW. Moses “Fundamental limits of spatial resolution in PET,” Nucl. Instrum. Meas. Res. A., vol 648, S236-240, 2011.
H.G. Kang, et al., “A staggered 3-layer DOI PET detector using BaSO4 reflector for enhanced crystal identification and intercrystal scattering event discrimination capability,” Biomed. Phys. Exp. Eng. Express, vol. 7, 03518, 2021.
H.G. Kang, et al., “Submillimeter resolution positron emission tomography for high-sensitivity mouse brain imaging,” J. Nucl.
Med., In Press, 2022.

36

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

腫瘍内の陽電⼦放出核種と MRI 造影剤の洗い出し速度の⽐較
Comparison of washout rate of positron emitter and MRI
contrast agents in tumors
寅松 千枝 主任研究員
Chie Toramatsu, Senior Researcher
はじめにIntroduction

粒⼦線治療の in-vivo 線量分布検証に PET が⽤いられてきた[1]。これは、照射粒⼦線が引き起こす原⼦核破砕反応により体内に分布する陽電⼦放出核種(主に 11C、15O)を可視化するという原理である。⼀⽅で、発⽣する陽電⼦放出核種の⽣物学的洗い出し効
果の補正が課題とされてきた[2]。洗い出し効果のモデル化は容易でないが、洗い出し速度は腫瘍の⾎⾏動態を⽰しているといえる。また、放射線治療に対する腫瘍の反応は腫瘍の⾎⾏動態の変化として現れることが知られており、⾎流測定法であるダイナミッ
ク造影磁気共鳴画像法（DCE-MRI）が治療効果の評
価に⽤いられてきた[3]。

In vivo treatment verification using positron emission
tomography (PET) has been used in charged particle therapy[1]. PET-based treatment verification is based on the detectionof positron ( 𝛽 ) emitters, such as 15O and 11C, which areproduced through fragmentation reactions in a patient. The
biological washout effect of 𝛽 -emitters should be modelled
and corrected for accurate treatment verification [2]. Modellingof the washout effect, however, is very complicated and difficult
as the washout rate shows the tumor vasculature condition. It
is known that the response of tumors to radiotherapy appears
as changes in the tumor vasculature condition. At present,
dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging(DCE-MRI) is clinically used to evaluate blood circulatorychanges in tumors [3].

本研究の⽬的は、照射により発⽣した陽電⼦放出
核種の洗い出し速度の測定が、DCE-MRI のように⾎⾏動態の評価や治療効果の評価に利⽤できる可能性を探ることである。造影剤を投与してその経時的変化を捉える DCE-MRI に対し、粒⼦線照射領域の PETによる可視化から同様の診断情報が得られれば、治療その場で治療効果を診断しながら進めるという安全・確実ながん診療の実現に繋がる。

The aim of this study was to compare the washout rate of the
produced 𝛽 -emitters and that of the MRI contrast agent to
explore the potential usefulness of the washout effect of the
produced 𝛽 -emitters. The measurement of the washout rateof the produced 𝛽 -emitters may work to evaluate tumor bloodcondition just like DCE-MRI.
A 12C ion beam was irradiated onto three tumor bearing nuderats and dynamic PET scanning was carried out. The DCE-MRI

本研究では⾎管状態の異なる 3 匹の担癌ラットに対し 12C ビーム（通常の炭素線）照射と in-beam PET
測定を⾏った。更に、同じラットに対して、翌⽇、
DCE-MRI 測定を⾏った。そして、腫瘍内での陽電⼦放出核種と MRI 造影剤の洗い出し速度を⽐較した。

experiment was performed for the same three nude rats usinga 7 tesla (7 T) MRI the next day. Then, the washout rates intumors which were obtained by two different modalities,
dynamic PET and DCE-MRI, were compared.

Figure 1 The experimental setups: PET experiment (a) and DCE-MRI experiment with 7 T MRI (b).

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

⽅法

MethodC6 rat brain glioma cells were injected subcutaneously into
ラット脳由来の C6 グリオーマ細胞を 3 匹のラットの左脚（⽪下組織）に移植した。異なる癌細胞数を the left leg of three nude rats. Tumor models with different
移植することで（Rat A：１x106 個、Rat B：2x106 個、 vascular conditions were prepared by implanting different
66
Rat C：5x106 個）、様々な⾎管状態の腫瘍モデルを作 numbers of cancer cells (Rat A, 1 × 10 ; Rat B, 2 × 10 ; Rat C,
6
5 × 10 ).
成した。
A 12C ion beam was generated using the Heavy Ion Medical

Heavy ion medical accelerator in Chiba (HIMAC)
にて 12C ビーム照射実験を⾏った。Figure １(a)に実験のセットアップを⽰す。照射と撮像は深⿇酔下にて⾏われた。12C ビームを腫瘍組織(左脚)に照射し、照射と同時に PET 測定を開始した。照射線量はおよ
そ 8Gy、PET 測定時間は 30 分間である。得られたPET 再構成画像上において照射領域位置に VOI(Volume of Interest)を置き、その放射線強度の時間減衰曲線(TAC)を取得した。洗い出し速度の導出に⽤いた動態モデルを Figure 2(a)に⽰す。主となる洗い出し成分(k2,1st）、そしてその他の洗い出し成分(k2,2nd)の⼆成分を仮定した。

Accelerator in Chiba (HIMAC). Figure 1 (a) shows theexperimental setup for this irradiation. A rat was fixed in an
acrylic cylinder and connected to an anesthesia machine. A 12C
ion beam (about 8 Gy) was irradiated onto the tumor tissue.
Simultaneously, in-beam PET scanning was started andperformed for 30 min. The volumes of interest (VOIs) were seton the irradiated area on the reconstructed PET image, andthe time-activity curves (TACs) were produced. Figure 2 (a)shows the kinetic implanted 12C model which was applied toderive the washout rate. Two components were assumed: themain component (k2,1st) and the other component (k2,2nd).
DCE-MRI experiment was performed on a 7 T MRI system(Bruker Biospin, Ettingen, Germany). Figure 1 (b) shows the

7T MRI (Bruker Biospin, Ettingen, Germany)を⽤い、同じラットに対して DCE-MRI 測定を⾏った。
Figure１(b)に実験のセットアップを⽰す。腫瘍の撮像には直径 25 cm の送受信ループコイルを設置した。まず、腫瘍の病理状態の確認のため、RARE 法を⽤いて T2 強調(T2W)画像を取得した。次に、造影剤(gadolinium-DOTA: gadoterate-meglumine)を 0.1
mmol/kg 静脈投与し、FLASH 法にて断続的に T1 強調(T1W)画像を取得することで DCT-MRI 測定を⾏った。得られた T1W 画像上にて腫瘍全体の輪郭をVOI として囲い、その時間強度曲線 (TIC) を得た。
動態モデルとして、パラメータ数を減らした領域参照法（SRTM）[4](Figure 2(b))を仮定し、造影剤の洗い出し速度(k2a) を導出した。

experimental setup for this experiment. A 25 mm diameter loop
coil for transmission and reception was used to scan thetumors. First, T2-weighted (T2W) images were acquired toinvestigate the tumor pathological condition using a rapid
acquisition with relaxation enhancement (RARE) sequence.
Then, the DCE scan was started to acquire T1-weighted (T1W)
images intermittently, and 0.1 mmol/kg gadolinium-DOTA(gadoterate-meglumine) was administered to measure signal
changes. The DCE scan was performed using the fast low
angle shot (FLASH) sequence. Whole tumor volume wascontoured on the obtained T1W image to serve as the target
VOI, and the time-intensity curves (TICs) were generated. To
derive the washout rate (k2a), the simplified reference tissue
model (SRTM) [4] was applied (Figure 2 (b)).

Figure 2 Kinetic implanted 12C model assuming two types of components, the main washout component (k2,1st)and the other washout component (k2,2nd) (a). Simplified reference tissue model applied to DCE-MRI data (b).
K1 and K1' represent the transition rate between arterial blood and tissue. k2a and k2' represent efflux from the tissue.

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

ダイナミック PET 実験およびダイナミック MRI
実験の後、それぞれの担癌ラットの腫瘍組織切⽚を作成した。ヘマトキシリン・エオジン (H&E) 染⾊
後、デジタルスライドスキャナー (NanoZoomer、
Hamamatsu) にて腫瘍の組織構造と病理状態を観察した。

After PET and DCE-MRI experiments, the rats weresacrificed, and a tumor tissue section was obtained from eachtumor.

Each

tumor

tissuesectionwasstainedwith

Haematoxylin & Eosin (H&E) and then was observed with adigital slide scanner (NanoZoomer, Hamamatsu).

(a)

(b)

Figure 3 Time-activity decay curves (TACs) of the dynamic PET experiment for Rat-A to Rat-C (a).
Time-intensity curves (TIC) of the DEC-MRI experiment for Rat-A to Rat-C (b). Fitting results are represented by the solid line.

結果

ResultFigure 3 (a) shows the TACs obtained from the dynamic PET

Figure 3(a) にダイナミック PET 実験から得られた TAC を⽰す。⽐較のため、照射後の最初の VOI 値
を 1.0 任意単位(A.U.)として正規化し、最初のフレー
ム時間の点としてプロットした。TAC は照射 12C ビームの動態モデル(Figure 2(a))によく適合した。また、Figure 3(b)に DCE-MRI 実験から得られた TICを⽰す。縦軸は、各 VOI の相対信号強度 (造影前の信号強度に対する造影後の信号強度の⽐)である。得られた TIC は SRTM (Figure 2(b))によく適合した。
Figure 4(a)に k2,1st と ka の関係を⽰す。

experiment. For comparison of each TAC, the first point after
irradiation was normalized as 1.0 A.U. and it was set as thefirst frame (first mid time). The obtained TACs were well fitted
to the kinetic implanted 12C model (Figure 2 (a)). Figure 3 (b)shows the TICs obtained from the DCE-MRI experiment. The
obtained TICs were well fitted to the SRTM (Figure 2 (b)).
Vertical axes show the relative signal intensity (RSI, the ratioof the post-contrast signal intensity to the pre-contrast signal
intensity) of each VOI. The k2a value is plotted against the k2,1stvalue in Figure 4 (a).

腫瘍組織の染⾊切⽚画像において、壊死した細胞
A heterogeneous morphology was observed in the tumor
や、壊死後に細胞が脱落した領域、壊死に繋がる出⾎ tissue sections which could be considered to correspond to aなど、腫瘍の低代謝領域に対応すると考えられる不 low metabolic area in the tumor, such as necrosis, clustered
均質な領域が観察された。これらの不均質な領域は、 areas where cells fell off after necrosis, and hemorrhage.
それぞれの腫瘍の MRI 画像において、T2W 画像の Those heterogeneous areas in tumor tissue sections
低信号強度領域に対応していた。腫瘍全体に対する corresponded to the low signal intensity area on T2W images
T2W 画像を⼆値化し、腫瘍全体の体積に対する低信 of each tumor. T2W images of whole tumor were binarized, and号領域 (⼆値化画像においてピクセル値=0) の体積 the values for the ratio of the volume of the low signal area (anarea with pixel value of 0 in the binarized image) to the volumeの割合(部分壊死体積)を導出した。図 4(b)に k2,1st にof the whole tumor (fractional necrotic volume) are plotted
対してプロットした部分壊死体積(%)を⽰す。
against k2,1st values in Figure 4 (b).

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 4 The relationships between the washout rate of produced 𝛽 -emitters (k2,1st) vs MRI contrast agent (k2a) (a)and the k2,1st vs fractional necrotic volume (b).

まとめConclusion

粒⼦線照射により体内で発⽣する陽電⼦放出核種と、静脈投与された MRI 造影剤の、腫瘍内における⽣物学的洗い出し速度の⽐較測定を⾏った。ダイナ
ミック PET 測定、および DCE-MRI 測定により得られた時間曲線は、それぞれ仮定した動態モデルに良く適合した。さまざまな⾎管状態の腫瘍に対し、陽電⼦放出核種と MRI 造影剤の洗い出し速度は線形相関を⽰した。これにより、粒⼦線照射により発⽣する
陽電⼦放出核種の洗い出し速度を PET 測定すること
で、DCE-MRI のように腫瘍の⾎⾏動態、そして放射線療法に対する腫瘍の反応を評価できる可能性が⽰唆された。

The washout rate of the𝛽-emitters produced via

fragmentation in irradiated tumor tissue and that of the MRI
contrast agent administrated via intravenous bolus injection
were measured. The kinetic models fitted well with theexperimental TAC and TIC obtained by dynamic PET and
DCE-MRI experiments, respectively. The washout rate of the
produced 𝛽 -emitters and that of the MRI contrast agent had
a linear correlation for tumors in various vascular conditions.
This study suggested that the produced 𝛽 -emitters may alsofunction as a predictor of tumor response in radiation therapy
in a similar manner to DCE-MRI.

Acknowledgements
Collaborators

Shinji Sato, Hitomi Sudo, Nobuhiro Nitta, Sayaka Shibata, Yoko Ikoma, Chie Seki, Iwao Kanno
and all members of the Imaging Physics Group (QST)

Grants

JSPS KAKENHI 21K07608

References
[1]
[2]
[3]
[4]

Parodi K et al. 2007 Patient study on in-vivo verification of beam delivery and range using PET/CT imaging after proton therapy.
Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 68 920–923
Mizuno H et al 2003 Washout measurement of radioisotope implanted by radioactive beams in the rabbit. Phys. Med. Biol. 48
2269-2281
Lammertsma AA and Hume SP. 1996 Simplified reference tissue model for PET receptor studies. Neuroimage 4.3 153-158.
Zahra MA, Hollingsworth KG, Sala E, Lomas DJ, Tan LT. 2007 Dynamic contrast-enhanced MRI as a predictor of tumor
response to radiotherapy. Lancet Oncol. 8 63–74

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

OpenPET 検出器の最適化
Improvement of the OpenPET detector

Picture25x35mm

稲⽟ 直⼦ 主幹研究員
Naoko Inadama, Principal Researcher
はじめにIntroduction

我々のチーム独⾃の技術である OpenPET 装置[1]は、放射線治療ビームが装置内を通過できかつ照射
部分をイメージングできる検出器配置を特徴とする。その検出器には⾼感度⾼解像度を達成するため我々が開発した 4 層 DOI 検出器[2]が使⽤されている。検出器内部での検出位置が特定できる⾼分解能な本検出器の原理を Figure 1 に⽰す。検出部である
シンチレータ部は位置分解能を⾼くするため細かい
シンチレーション結晶に分かれ深さ⽅向も 4 層に分割されている。放射線検出結晶の特定を可能にする
ため、検出結晶で発⽣するシンチレーション光を受
光素⼦に誘導するために挿⼊する反射材の位置を 4層の間でずらしている。検出結晶の判別は受光素⼦
信号の重⼼演算の結果を表した 2 次元 position
histogram に現れる各結晶に対応する応答を元に⾏われるが、反射材構造に応じて各層の結晶応答がずれるため（Figure 1）重⼼演算結果が同じになりそうな深さ⽅向の 4 分割に対しても結晶応答が重ならず検出結晶の識別が可能となる。実際の検出器では、中央の結晶においては原理通りの識別性能が得られる
が端ではシンチレーション光の広がりを受光できな
い⽅向で結晶応答が重なり、対応する結晶のどちらで検出されたか判断できず検出分解能の劣化となっていた。前回（2021 年度）の研究報告では、端の分解能を改善する特別な反射材構造を追求した結果を報告した。今回は、OpenPET 検出器への応⽤を課題とした。

The OpenPET system has our original design that enables atherapeutic radiation beam to pass through without hitting the
PET system and provide immediate imaging of the irradiatedregion [1]. For the detector, the 4-layer depth-of-interaction(DOI) detector is used [2]. It was also developed by our teamto realize the PET system having high sensitivity and highresolution. The principal of the 4-layer DOI detector is
explained in Figure 1. The detector consists of the scintillation
crystal array and the photo-detector. By identifying theradiation detecting crystal in the crystal array, we can get
information about the radiation detecting position in thedetector. That means crystal size determines the detector
resolution. Then small crystals are used and the crystal arrayis also divided into four layers in the depth direction to havehigh detector resolution. The crystal is identified by referring to
the 2-dimensional (2D) position histogram prepared inadvance by uniform gamma-ray irradiation onto the detector.
This histogram represents the results of the center of gravity
calculation with photo-detector signals for each radiation
detection and forms the peaks that correspond to each crystal(crystal response). In the crystal array, reflectors are inserted
to control the path of the scintillation light originating in theradiation detecting crystal. By considering reflector position,
we can change the photo-detector signal distribution, that is,
the position calculation results. Applying different reflector
arrangements to each crystal layer, we can make different
crystal response distributions which are not overlapped in one
2D position histogram as indicated in Figure 1. In the 2D
position histogram obtained experimentally, most crystal
responses are separated according to the principle, however,there are response overlaps between the outer crystals
adjacent in the direction in which scintillation light cannot
spread and the overlaps cause degradation of the detector

OpenPET 検出器の改良において、2 つの問題があった。反射材構造を変えるためシンチレータ部を受
光素⼦から⼀度剥がす必要があるが⼤⾯積で接着されているため全体を⼀度に剥がすことができず全1024 個の結晶を個々に剥がし接着⾯をふき取らな
いといけないこと、改良後に検出器ケースに戻すた
めケースのサイズ決定の基準とした上⾯の⾯積も位置も変えてはいけないことである。そのため、不必要

resolution at the periphery. In the annual report of 2021, we
showed our results on finding the optimum reflector
arrangement to separate the outer crystal responses. Now, wehave examined application of the method to the OpenPET
detectors.
In the improvement of the OpenPET detector, we have toconsider two detector situations. One situation is that the
scintillation crystal array is already coupled with the photo-41

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Researchdetector and the coupling area is too large to remove the wholeに結晶位置を変えないためにもシンチレータ部の中央部分は残し端の必要な結晶だけ剥がすこととした。この決定は、中央部分の反射材挿⼊位置も変更する前回の研究結果の反射材構造をそのまま適⽤することができないことを意味し、OpenPET 検出器のためだけの新しい最適構造を⾒つける必要があった。

array. To remove all 1024 crystals individually would be very
hard. The other situation is that the improved crystal array mustbe put back into the detector case so that the size of the top
face of the detector should be kept. Then we decided so as not
to remove the central crystals even though this decision meantthat the optimum reflector arrangement found in the previous
study cannot be applied because it requires changing of thecentral reflector position. We newly optimized the reflector
position for the OpenPET detector in this study.

Figure 1 Principle of the 4-layer DOI detector.
Different reflector positions between four crystal layers give crystal response separation in the 2D position histogram.

⽅法

Materials and Methods

OpenPET 検出器のシンチレータ部は 2.8 × 2.8
× 7.5 mm3 Zr ⼊り GSO 結晶（GSOZ, 化学研磨）
16 × 16 配列 4 層から成り、反射材には ESR film
（住友 3M、反射率 98％、厚さ 0.065 mm）を⽤いている。受光素⼦は Super bialkali（SBA）型 64-ch flat
panel position sensitive photomultiplier tube (PSPMT) （H8500, 浜松ホトニクス社製, アノード間隔
6.1 mm）、接着剤は RTV ゴム（KE420, 信越シリコン社製, 屈折率 1.45）を⽤いている。反射材の最適構造の追求には、結晶応答の位置の変化がより正確に把握できる NIM-CAMAC システムを使⽤し 22Na
点線源からの 511 keVγ線を⼀様照射して性能評価実験を⾏った。評価として改良前の構造のシンチレータも⽤意し 2D position histogram を⽐較した。

The crystal array of the OpenPET detector was composed of a
16 × 16 × 4 array of 2.8 × 2.8 × 7.5 mm3 Zr-doped GSO crystals(GSOZ, chemical etching) and the reflector material was ESR
film (Sumitomo 3M, 98% reflectivity, 0.065 mm thickness). The
photo-detector was the super bialkali type (SBA) 64-ch flat
panel position sensitive photomultiplier tube (PS-PMT)(H8500, Hamamatsu Photonics K. K., 6.1 mm anode interval)
and the coupling material was RTV rubber (KE420, Shin-Etsu
Chemical Co., Ltd.; 1.45 refractive index). For data acquisition,
the NIM-CAMAC system was used rather than the Open PETelectronics in the first stage to observe crystal response
position change more accurately. The 2D position histograms
were obtained by irradiating 511 keV gamma-rays from a 22Na
point source onto the detector. To verify the improvement, twocrystal arrays were prepared: the ones with the reflector
arrangements before and after improvement.

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

結果

Results

Figure 2(a)に改良前の構造と剥がさず残した中央
結晶を、Figure 2(b)に改良後の反射材構造を⽰す。
反射材格⼦を組むために反射材に通常⼊れるスリッ
トをなくした反射材（スリットなし反射材）を⽤いると端の結晶応答が分離するという前回の研究成果を基礎としている。2, 3 層⽬では端と中央でスリットなし反射材を隔てて反射材挿⼊位置がずれている。
スリットなし反射材で仕切られたため結晶側⾯サイズの⼩ささとなる端の反射材について、確実に挿⼊されていることが判別できるよう Figure 2(c)に⽰す
ように 2 つの反射材をつなげた構造とした。つなげる部分を結晶と同じ⾼さにすると側⾯全体をカバーする反射材が切れ切れになるため、幅を狭くして 2
層間で上下に配置されるようにした。

Figure 2(a) explains the original structure of the OpenPET
detector and the crystals that remained in the improvement.
Figure 2(b) shows the optimized structure. It was based on
results of the previous study: the reflectors without slits forforming a reflector lattice (no-slit reflectors) promoted crystal
response separation. In Figure 2(b), the no-slit reflectors at theleft and right allowed different reflector positions of the outerpart in the 2nd and 3rd layers. The reflectors for the outer
crystals were small, the same size as crystal side face, as theresult of division by the no-slit reflectors so that two of the smallreflectors were joined on the side face of the crystal array(Figure 2(c)) to be visible their insertion. The joint part is much
lower than the crystal height so as not to make the reflector
cover for the side face in pieces as indicated in Figure 2(c).
Figure 3 shows the 2D position histograms obtained in theperformance evaluation experiments. Crystal identification
performance for the outer crystals was much improved. One

改良前後の 2 次元 position histogram を Figure
3 に⽰す。結晶応答の分離の改善が⾒られる。注意点
として、改良後は左右の端の結晶応答において 2 層
⽬と 3 層⽬の位置が⼊れ替わっていることが挙げられる。

thing we should note on the improved 2D position histogram
was that the response position for the outer crystals at the left
and right were changed between the response positions for the
2nd layer and the 3rd layer.

Figure 2 Original structure of the OpenPET detector and the crystals that remained in the improvement (a),the optimized structure (b) and reflectors on the outer crystals (c).

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 3 2D position histograms before and after the detector improvement.

まとめ

Conclusion

本研究では、スリットなし反射材を⽤いて 4 層
OpenPET 検出器の分解能を改善する⽅法を明らかにした。次の段階は OpenPET 装置の回路を⽤いた測定であり、回路の性能に合わせた構造の微調整を⾏っていく予定である。

The optimum reflector arrangement to improve detector
resolution at the peripheral part of the OpenPET detector was
found. The next step is adjustment of the arrangement to the
OpenPET electronics performance.

Acknowledgements
GrantsQST President’s Strategic Grant (Creative Research)

References[1][2]

H. Tashima et al., “Development of a multiuse human-scale single-ring OpenPET system,” IEEE Trans. Rad. Plasma Med.
Sci., vol. 5, pp. 807-816, 2021.
T. Tsuda et al., “A four layer depth of interaction detector block for small animal PET,” IEEE Trans. Nucl. Sci., vol. 51, pp. 25372542, 2004.

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

OpenPET 重粒⼦治療応⽤と PET 物理限界突破への挑戦
Clinical application of OpenPET to heavy-ion therapy andthe challenge to break through the PET physics limitations
⽥島 英朗 主幹研究員
Hideaki Tashima, Principal Researcher
はじめにIntroduction

OpenPET は、これまでの検出器及び装置開発、
HIMAC (Heavy Ion Medical Accelerator in Chiba)
物理ポートでの基礎研究を受けて、いよいよ臨床試
験へ進む段階になった。本稿前半では、現在準備を進めている OpenPET の重粒⼦臨床応⽤の進捗状況について紹介する。並⾏して、PET の物理限界を超えることを⽬指した WGI (Whole Gamma Imaging) の研究に着⼿している。本稿後半では、コンプトンイメ
ージングの散乱検出器として最適な素材である Si を⽤いた WGI 装置のポテンシャルをシミュレーションにて検討した結果を報告する。

Following the development of detectors and systems and basic
research at the physical port of the heavy-ion medical
accelerator in Chiba (HIMAC), we are now moving OpenPET
to the clinical study stage. The first half of this report introduces
the progress in preparing for the clinical application of
OpenPET for heavy-ion particle therapy. In parallel, we havestarted research on whole gamma imaging (WGI), which aims
to exceed the physical limitations of PET. The second half of
this report shows the results of a simulation study for assessing
the potential of a WGI system using Si for the scatterer, whichis the most suitable material as a scatterer detector for
Compton imaging.

OpenPET 重粒⼦臨床応⽤

OpenPET heavy-ion clinical application

重粒⼦線がん治療は、⽣体深部の特定の深さへ線量を集中させることが可能な重粒⼦線を⽤いること
で、正常組織へのダメージを最⼩に抑え、副作⽤の少ない治療を提供することができる。綿密な治療計画を基に照射が⾏われるが、実際にがんの腫瘍に線量が集中し、正常組織への照射が抑えられているかど
うかは、治療後の経過を観察して判断しているのが現状である。そのため、治療中にその場でビームが計
画通りに照射されているかを確認する⼿法が望まれている。

Heavy-ion particle therapy can minimize damage to healthy
tissues and provide treatment with fewer side effects by using
heavy-ion beams that can concentrate the dose to a specificdepth, even in deep regions of a patient. Irradiation is
performed based on a precisely calculated treatment plan, butwhether the dose is concentrated on the actual cancer tumor
and irradiation to normal tissues is suppressed is currently
determined by observing the patient’s progress after treatment.
Therefore, an on-site verification method is desired to confirm
that the beam is delivered as planned during treatment.
For irradiation beam verification, various methods have been

照射ビーム検証のために様々な⼿法が検討されているが [1]、最も有⼒な⼿法は PET を⽤いた⼿法である。重粒⼦線の照射を⾏うと、⽣体組織と照射ビー
ムとの相互作⽤（核破砕反応）により、陽電⼦放出核種が⾃動的に⽣成されている。その分布を PET で可視化し、治療計画から予測した PET 画像と⽐較した
り、PET 画像から推定した線量分布と⽐較したりすることで、照射ビームの検証を⾏うことが可能になる。しかしながら、通常の PET 装置は隙間のない円筒型にリングが配置されており、照射と同時には測studied [1]. Among them, PET-based methods are promising.
When heavy particle beams are irradiated, positron-emitting
radionuclides are automatically produced by the interaction
betweenbiologicaltissuesandtheirradiatedbeam(fragmentation reaction). Their distribution can be visualized by
PET and compared with a PET image predicted from thetreatment plan or a dose distribution estimated from the PET
image to validate the irradiation beam. However, sincecommonly used PET scanners are arranged in a cylindricalshape with no open space, measurement cannot be performed

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

定ができないため、患者への照射が完了したのちに、 simultaneously with irradiation. After the irradiation, patients
PET ガントリーへ移動して測定を⾏う必要がある must be kept lying on a bed and moved to a PET gantry forが、⽣成される陽電⼦放出核種は半減期が短いもの measurement. In addition, since many positron-emitting
も多く、移動している間に信号の⼤半が失われてし radionuclides produced have a short half-life and most of the
まうことから、⼗分な画質を得るためには患者に 30 signals are lost during the movement, the patient must remain
fixed in the bed for about 30 extra minutes to obtain sufficient
分程度余分にベッドに固定された状態でいてもらう
image quality. In addition, dual-head partial-ring PET systems
必要がある。また、デュアルヘッドの部分リング型のhave been developed. However, accurate range evaluation is
PET 装置の試作も⾏われているが、原理的に 2D 画
difficult because they are limited to 2D images in principle.
像に限られてしまうことから正確な⾶程評価が困難
Therefore, we have proposed and conducted research andである。そこで、我々は 3D 画像の取得が可能なフル development of OpenPET, a full-ring type that can obtain 3D
リング型でありながら、ビームを通すことが可能な images while having an open space through which the beam
開放空間を持つ OpenPET の提案を⾏い、研究開発 can pass [2-4].
を⾏ってきた[2-4]。
We have repeatedly conducted phantom and small animal

これまでに、HIMAC の物理ポートにてファントム experiments at the physics port of the HIMAC for basic
実験や⼩動物実験を繰り返し、基礎検討を重ねてき studies (Figure 1). As a result, we found that, besides verifying
た（Figure 1）。その結果、照射範囲の検証以外にも、 the irradiation range, OpenPET could measure biological
OpenPET によって移動なしで照射直後から測定を washout effects by starting measurement immediately after
開始することで洗い出し効果の影響を測定すること irradiation and could detect the hypoxic state of a tumor [5].
ができ、腫瘍の低酸素状態を検知できる可能性が⽰ Currently, we are working on the safety verification necessary
to bring the system into an actual patient treatment room and唆された[5]。そして現在、実際に治療臨床の現場に
development and modifications to enable rapid setup of the
持ち込むために必要な安全検証や、OpenPET ガント
OpenPET gantry.
リーの迅速セットアップを可能にするための⼿法開発や筐体改造を進めている。

Figure 1 Development history of OpenPET system and prototypes and the steps leading to a clinical study.

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

迅速 OpenPET セットアップ機構

Rapid OpenPET setup mechanism

OpenPET による患者測定は、通常の治療に影響を与えない観察研究として⾏う。具体的には、患者セッ
トアップ完了後に速やかに OpenPET のガントリー
を測定位置に移動してから治療を実施し、照射後に追加で１０分程度ベッド上に待機してもらい、その間に測定を実施する。患者セットアップ後に迅速にOpenPET の視野中⼼を照射野中⼼位置（アイソセンター）に合わせるため、ガントリーを精度よく再配置するための機構が必要となる。そこで、Figure 2 に⽰すようなセットアップ機構の開発を進めている。
ガイドレールを床に設置し、ガントリーを⼿動で移動させ、位置決め⽤のショックアブソーバー付ストッパーで位置合わせをすることで、迅速かつ⾼精度なセットアップを実現する。その際、治療室の床を保護するため、ガイドレールは滑り⽌め機能の付いた
床保護カバー上に設置し、着脱可能としている。現在
これらの機構を製作中で、完成次第位置精度の検証を⾏う。

Patient measurements with OpenPET will be performed as anobservational study that does not affect the usual treatment.
After completing the patient setup, we move the OpenPET
gantry promptly to the measurement position. The patient will
be asked to wait on the treatment bed for an additional 10
minutes for measurement after irradiation. A high-accuracy
repositioning method of the gantry is needed to quickly alignthe OpenPET FOV center with the irradiation field center
position (isocenter) after the patient setup. Therefore, we aredeveloping a setup mechanism, as shown in Figure 2. A guiderail is installed on the floor, and the gantry is manually moved
and aligned for positioning with a stopper that has a shock
absorber to achieve a quick and highly accurate gantry setup.
The guide rails are installed on a removable floor protection
cover with an anti-slip function to protect the floor of thetreatment room. These mechanisms are currently being
manufactured, and the positioning accuracy will be verified assoon as they are completed.

Figure 2 Design of OpenPET positioning guide rail and floor protection.
The rail cover prevents workers from tripping over the rails when not in use.

臨床試験計画

Clinical research plan

まずは頭頚部がんのような体動の影響の少ない部位を対象とした測定を検討している。⼗数回の分割照射で実施されているうちの数回分について、OpenPET での測定を⾏う。そして、治療計画の線量分布と得られた PET 画像、及び時系列の PET 画像から推定される洗い出し速度について解析を⾏う。
そして、治療のアウトカムとの相関を解析する。現在
IRB (Internal Review Board) 申請に向けて、詳細を準備中である。

First, we are considering measurements for sites such as headand neck cancer that are less affected by body motion. We will
perform OpenPET measurements for several fractionatedirradiations. Dose distributions planned by the treatment
planning system, PET images obtained by the OpenPET, andwashout rates estimated from dynamic PET images will beanalyzed. Then, the correlation with the treatment outcome will
be analyzed. The details are currently being prepared for the
IRB (Internal Review Board) application.

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Challenge to realize Si-WGI beyond the PET limitations

PET 物理限界を超える Si-WGI への挑戦

WGI [6,7] は PET とコンプトンイメージング[8] WGI [6,7] is an imaging technique that combines PET andの技術を組み合わせることで、測定可能な全てのガ Compton imaging [8] techniques, aiming to utilize allmeasurable gamma rays for imaging. WGI is also expected to
ンマ線を画像化に利⽤することを⽬指したイメージ
be applied for range verification in heavy-ion beam treatment
ング⼿法であり、粒⼦線治療の⾶程検証への応⽤も[9]. The spatial resolution of PET has physical limitations due
期待されている[9]。PET の空間分解能には、陽電⼦ to the distance that a positron emitted from a PET nuclide
が電⼦と出会い消滅放射線対に変わるまでに移動す travels before encountering an electron and converting into an
る距離（陽電⼦⾶程：核種依存で最⼤数 mm 程度） annihilation radiation pair (positron range: nuclide-dependent,[10]や、ほぼ反対⽅向に放出される消滅放射線対の up to several millimeters) [10] and the deviation of annihilation
180°からのずれ(⾓度揺動：平均約 0.6°)[11]によ radiation pairs emitted in nearly opposite directions from 180°
る物理的な限界がある。⼀⽅で、核種から直接放出さ (angular acollinearity: average of approximately 0.6°) [11]. On
れるシングルガンマ線を画像化するコンプトンイメ the other hand, Compton imaging, which images single
gamma rays emitted directly from the nuclide, is not limited byージングは、これらの物理限界に制限されないため、
these physical limitations, and it may exceed the spatial
PET の空間分解能を超えられる可能性がある。
resolution of PET.

コンプトンイメージングでは、検出器の位置分解能の他に、エネルギー分解能やドップラー広がり[12]に影響される⾓度分解能によって空間分解能が制限される。ここで、エネルギー分解能やドップラー
広がりの影響は、ガンマ線のエネルギーが⾼くなるほど少なくなり、また、⾓度の揺らぎは検出器から離れるほど空間的に⼤きな揺らぎとなるため、検出器に近いほど⾼分解能化が期待できる。そのため、コン
プトンイメージングの⾼分解能化に必要な条件は、(1)近接撮像を⾏うこと、(2)エネルギーの⾼いガンマ
線核種を⽤いること、(3)空間分解能とエネルギー分
解能の⾼い散乱検出器を⽤いることとなる。

In Compton imaging, in addition to the position resolution of
the detector, the angular resolution, which is affected by theenergy resolution and Doppler spread [12], limits the spatial
resolution. Here, the influence of energy resolution and
Doppler broadening decreases with increasing gamma-ray
energy, and angular fluctuations become spatially larger as theradiation source positions become further away from thedetector. A higher resolution can be expected for the regions
closer to the detectors. Therefore, the necessary conditions forhigher resolution in Compton imaging are (1) proximity
imaging, (2) the use of gamma-ray nuclei with higher energy,and (3) the use of a scattering detector with high spatial andenergy resolution.

これまでの WGI 試作機では、直径 86mm の散乱
検出器リングと、89Zr の 909 keV のガンマ線を⽤いたコンプトンイメージングで PET に迫る画質を実証している[8]。条件(1)と(2)は満たされているため、条件(3)について改善することでより⾼分解能化が期待できる。そこで、本研究では、エネルギー分解能が⾼く、ドップラー広がりの影響が少ない素材である
シリコン（Si）を散乱検出器に⽤いることで、コンプトンイメージングが PET を超える空間分解能を得られるかシミュレーションにより検討した。

Our WGI prototypes have demonstrated image quality of

Si-WGI シミュレーション

Si-WGI Simulation

モンテカルロシミュレーションのツールキットであ る Geant4 を ⽤ い て Si-WGI を モ デ ル 化 し た（Figure 3 左）。吸収検出器は LGSO シンチレータ(1.5×1.5×6.67 mm3)の 16×16×3 配列とし、散乱検出器は厚さ 0.5 mm の Si (96×96 ピクセル、ピクWe modeled a Si-WGI geometry using the Geant4 Monte

Compton image approaching that of PET using an 86 mm
diameter scattering detector ring and 909 keV gamma rays of89

Zr [8]. Since conditions (1) and (2) are satisfied, higher

resolution can be expected by working to meet condition (3).
In this study, we considered silicon (Si), a material with highenergy resolution and the lowest Doppler broadening effect, asa candidate for the scatterer detector material. Using asimulation, we investigated whether WGI Compton imaging
can achieve higher spatial resolution than PET by using SiWGI.

Carlo simulation toolkit (Figure 3, left). The absorber detector
was a 16 × 16 × 3 array of LGSO scintillators (1.5 × 1.5 × 6.67mm3), and the scatterer detector was 40 layers of 0.5 mm thickSi (96 × 96 pixels, pixel size 0.25 × 0.25 mm2) without gaps.

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

セルサイズ 0.25×0.25 mm2)を 40 枚隙間なく重ねた状態を仮定した。89Zr が封⼊された分解能評価⽤のウルトラマイクロデレンゾファントム（0.8-2.4mmのロッドファントム）を、視野中⼼と、上⽅向のオフ
セット 20 mm で散乱検出器に近接させた場合を検討した。89Zr は陽電⼦放出核種であるが、909keV のシングルガンマ線も異なるタイミングで放出するため、同時計数測定とエネルギーウィンドウによる識
別によって PET イベントとコンプトンイベントをそれぞれ抽出し、PET とコンプトンイメージングを直接⽐較することが可能である。なお、PET イベント
は、散乱検出器で散乱し、吸収検出器で光電吸収された 511keV のガンマ線も含めて抽出した [13]。そして、抽出した 909keV のコンプトンイベントと PET
イベントをそれぞれリストモード OSEM 法[7]により画像再構成した。その際、サブセット数はともに 8としたが、収束性の違いから反復回数はコンプトン
イメージングで 20 回、PET で 10 回とした。

We simulated measurements of an ultra-micro Derenzo
phantom (0.8-2.4 mm rod phantom) filled with89

Zr forresolution evaluation. First, the phantom was positioned at thecenter of the field of view (FOV), and second, it was at an
upward offset of 20 mm, close to the scatterer detector. We
note that, although 89Zr is a positron-emitting nuclide, it alsoemits a single 909-keV gamma ray at different timing;
therefore, it is possible to extract PET and Compton events bycoincidence measurement and energy window discrimination,
enabling direct comparison of PET and Compton imaging. We
extracted PET events, including events where 511-keV gamma
rays

were

scatteredbythescatterer

detectorandphotoelectrically absorbed by the absorption detector [13]. The
extracted 909-keV Compton and PET events were imagereconstructed by the list-mode ordered subset expectation
maximization (OSEM) method [7]. The number of subsets was
set to 8. The number of iterations was set to 20 for Compton
imaging and 10 for PET considering the convergence
difference.

Figure 3 Monte Carlo simulation of Si-WGI. The profiles were extracted from the line indicated by the red arrow.

Figure 3 右に再構成結果を⽰す。PET の場合、位置に寄らず１mm のロッドを描出することができた。コンプトンイメージングの場合には、視野中⼼の場合には１mm ロッドの分解は不鮮明であったが、オフセット 20mm で散乱検出器に近接させた場合には鮮明に分解できた。また、1mm ロッドのプロファ
イルを取って、ピークバレー⽐(ピークの平均値/バ
レーの平均値)を評価したところ、視野中⼼では PETの⽅が良い値であったが、オフセット 20mm ではコンプトンイメージングの⽅が良い値となった。

Figure 3 (right) shows the reconstruction results. PET could
resolve 1-mm rods regardless of their position. Compton
imaging blurred the 1-mm rods at the center of the FOV but
resolved them when they were close to the scatter detector
with the 20-mm offset. For comparison, we extracted profilesof the 1-mm rods and evaluated the peak-to-valley ratio (peakvalue average/valley value average). As a result, PET had abetter value at the center of the FOV, but Compton imaging
had a better value at the offset of 20 mm.
We investigated the possibility of WGI Compton imaging toachieve better resolution than PET by imaging simulation of a

WGI コンプトンイメージングが PET を超える分

rod phantom. As a result, PET has an advantage in the center49

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

解能を達成できる可能性を、ロッドファントムのイ
メージングシミュレーションにより検討した結果、
視野中⼼では PET が有利である⼀⽅、検出器に近い領域では PET より鮮明に分解できる可能性が⽰された。今後、PET とコンプトンのイベントを組み合わせ、互いに補い合いながら最⾼の分解能を得られる
画像再構成法の開発を⾏う予定である。

of the FOV, while the region close to the detector may be

まとめConclusion

OpenPET の研究開発については、現在開発の最終段階にあり、OpenPET 重粒⼦臨床応⽤に向け着実に準備を進めている。また、並⾏して進めている WGI
研究では、Si 検出器を散乱検出器として⽤いること
で、散乱検出器の近傍領域においてコンプトンイメ
ージングが PET の空間分解能を超える可能性がある
ことがシミュレーション検討により⽰唆された。

OpenPET research and development are currently in the final

resolved for Compton imaging more clearly than PET. In the
future, we will develop an image reconstruction method
combining PET and Compton events to complement eachother and provide the highest resolution.

stage of development, and preparations are steadily
advancing for OpenPET heavy-ion particle therapy clinicalapplications. Results of our WGI simulation study assuming
the use of Si detectors as the scatterer suggested that
Compton imaging may exceed the spatial resolution of PET in
the region close to the scattering detector.

Acknowledgements
Collaborators【OpenPET】 Chie Toramatsu, Naoko Inadama, Han Gyu Kang, Akram Mohammadi, Go Akamatsu, Sodai
Takyu, Yuma Iwao, Fumihiko Nishikido, Miwako Takahashi, Eiji Yoshida, Hidekatsu Wakizaka, Fujino Obata,
Makoto Sakama, Shunsuke Yonai, Hideyuki Mizuno, Taku Inaniwa, Nobuyuki Kanematsu, Toshiyuki Shirai,
Minoru Tajiri, Katsuyuki Tanimoto, Masashi Koto, Hitoshi Ishikawa, Shigeru Yamada, Taiga Yamaya (QST)【Si-WGI】 Sodai Takyu, Fumihiko Nishikido, Go Akamatsu, Miwako Takahashi, Taiga Yamaya (QST)
Takumi Nishina, Mikio Suga (Chiba University)

GrantsQST President’s Strategic Grant (Creative Research)
Konica Minolta Science and Technology Foundation
JSPS KAKEN Grant number 20K12683

References
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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

WGI の重粒子線治療応用：10C ビームの飛程検証
WGI for carbon ion therapy: range verification of 10C beams
モハマディ アクラム 主任研究員
Akram Mohammadi, Senior Researcher
Introduction

はじめに

重粒子線治療の検証のため、患者体内での照射範 Visualization of the range of incident particles in a patient body囲の可視化が求められており、これまでに PET やコ is important for treatment verification in ion therapy. Various
imaging modalities including positron emission tomography
ンプトンイメージングによる照射ビームの飛程検証(PET) and Compton imaging (prompt gamma imaging) haveが試みられてきた。PET は、照射ビームと生体組織
been implemented for the range verification of the ion beams.
との核破砕反応によって生成される陽電子放出核種 PET has been applied to image positron emitting nucleiの分布を可視化することができるが[1-2]、PET 画像 produced through fragmentation reactions between incident
上のピーク位置と照射線量のピーク（Bragg ピーク） ions and tissues [1-2], but shifts were observed between the
位置が異なるという問題がある。そのため、PET 画 Bragg peak position and the PET peak position for both proton
像から照射線量分布を再構成する手法などが研究さ and carbon ion therapies. Recently the absorbed dose profiles
were reconstructed from PET images using an evolutionary
れている[3]。
algorithm for carbon therapy [3].

一方で、照射ビーム自体を陽電子放出核種とした放射性イオンビームを用いれば、ビームの停止位置
を PET で直接可視化することが可能となる[4]。これまでに、11C ビームや 15O ビームと OpenPET 試作機を用いた実証実験を行い、照射ビームの停止位置を直接可視化し、照射線量のピークとのずれが PET の
解像度以下となることを示している[5, 6]。

Radioactive ion beam irradiation enables direct visualization ofbeam stopping positions by PET [4] and we have alreadyshown feasibility of radioactive ion beams of 11C and 15O for
direct visualization of beam stopping positions through an inbeam PET study using our OpenPET prototypes [5, 6]. We
have confirmed that the difference between the beam stopping
position and the dose peak is smaller than the PET spatial
resolution for both beams.

近年我々は、PET とコンプトンイメージングを同時 に 行 う こ と が で き る WGI （ Whole Gamma Recently, we developed a whole gamma imaging (WGI)
Imaging）の具現化を進めている。44Sc のような陽電 system with great capability for triple gamma imaging ofradioisotopes, such as 44Sc which emits three gamma-rays
子崩壊と同時にシングルガンマ線を放出する核種を
simultaneously [7]. 10C is one of the positron-emitting nuclei対象としたトリプルガンマイメージングが可能で、produced inside tissues of patients during carbon ion therapy
直線と円錐表面の交点に各測定イベントの線源位置 and it emits a positron and a simultaneous gamma-ray of 718
を特定することができる[7]。そこで我々は、重粒子 keV at 98.5% probability. This nuclide with the half-life of 19.3
線照射中の核破砕反応で生成される 10C に着目した。 s is a convenient candidate for visualization using our WGI.
陽電子崩壊と同時に 98.5%の確率で 718 keV のシン Therefore, there is a high potential for treatment verification in
グルガンマ線を放出することから、WGI によるトリ carbon ion therapy using the WGI by detecting accurate
10
プルガンマイメージングが可能であり、また 19.3 秒 localization of only C nuclides during ion therapy.
の短い半減期も短時間測定に適すると期待される。 In this report, we investigated the feasibility of our WGI systemfor verification of ion therapy treatment by detecting triple

本研究では、WGI のトリプルガンマイメージングによる重粒子線飛程検証の実現可能性を実証するた
め、HIMAC にて 10C ビームを PMMA (Polymethyl
methacrylate) ファントムに照射し、WGI 試作機による測定を行った。

coincidence between the positron annihilation and the third
gamma-ray of 718 keV in a polymethyl methacrylate (PMMA)
phantom irradiated with a 10C ion beam in the carbon therapy
facility of the Heavy Ion Medical Accelerator in Chiba (HIMAC).

51

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

手法

Materials and Methods

WGI 試作機は、吸収検出器リング（直径 66cm）と The WGI prototype consists of a ring of absorbers (diameter of
散乱検出器リング（直径 20cm）で構成される。消滅 66 cm) for detection of coincidence events of 511 keV from
放射線の同時計数とシングルガンマ線のコンプトン positron annihilation and a ring of scatterers (diameter of 20
散乱、光電吸収を同時に検出可能である。散乱検出器 cm) for detection of Compton scattering of single gamma-rays.
Each scatterer detector is a 24×24 array of GAGG crystals
は 24×24 配列の GAGG 結晶（0.9×0.9×6 mm3）で(0.9×0.9×6 mm3) and each absorber detector is a 16×16×4構成され、20 個×2 リングに配置されている。吸収
DOI (depth-of-interaction) array of GSOZ crystals (2.8×2.8×7.5
検出器は 16×16×4 配列の GSOZ 結晶（2.8×2.8×mm3). The absorber and scatterer rings include four and two
7.5 mm3）で構成される DOI （depth-of-interaction）
parallel rings, respectively. The energy resolutions for the
検出器であり、40 個×4 リングに配置されている。 absorber and the scatterer detectors are 14% and 17% at 511
エネルギー分解能（@511keV）は吸収検出器が 14% keV.
で散乱検出器が 17%であった。
A 10C ion beam of 350 MeV/u with the momentum acceptance

HIMAC の二次ビームポートにて、350 MeV/u のC ビームをモーメンタムアクセプタンス 5%の条件で生成した。ビームの相対線量は水中クロスモニタ
にて測定した(Figure 1 (a))。なお、クロスモニタには 129 個の小型電離箱が十字に配置されている。

of 5% was produced as a secondary beam in the HIMAC. The

10

relative dose of the beam was measured using a crossed
monitor, which consisted of a total of 129 small ionizationchambers along x and y axes, within a water phantom asshown in figure 1 (a).

(a)

(b)

Figure 1 Experimental setup for dose measurement in water (a) and triple gamma imaging using the WGI (b).

WGI 試作機の視野内に PMMA ファントムを配置 A PMMA phantom was set at the field of view of the WGI and
し、10C ビーム照射を行った（Figure 1 (b)）。PMMA irradiated with the 10C ion beam at the HIMAC as shown in
ファントムへの照射は、１回あたり 12 スピル（12× figure 1 (b). The PMMA phantom was irradiated for 10 times
3.3 秒=39.6 秒）のビームオンと 39.6 秒のビームオ for a cycle of 79.2 s in which the beam was on for a 12-spill
フの計 79.2 秒のサイクルを 10 回繰り返した。なお、 (12×3.3 s) duration and off for the remaining 39.6 s. The longirradiation was necessary due to the low sensitivity of the WGIWGI 試作機の感度と 10C イオンビームの強度が低か
and the low intensity of the available 10C ion beam. All single
ったため、⻑時間測定を繰り返す必要があった。デー
interaction events during irradiation in the beam-off intervals
タ収集はシングルイベントを全てリストモードデー
and the 39.6 s period thereafter were recorded as list mode
タとして記録し、ビームオフの 39.6 秒間のトリプル
data. The triple coincidence events were obtained using
ガンマイベントをソフトウェア同時計数によって抽 software.
出した。

52

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Analysis of triple gamma events

トリプルガンマイベントの解析

WGI 試作機のデータ収集システムは、測定中の全 All detected events during measurements were recorded by
the data acquisition (DAQ) system of the WGI as list mode dataての検出イベント（相互作用イベント）をシングルイof single events. Event selection was performed using offline
ベントのリストモードデータとして記録している。
software by detecting coincidence events and applying energy
イベント抽出はオフラインで、エネルギーウィンド windows. A triple gamma event contained four interaction
ウの適用と同時計数イベントの検出を行う。トリプ events in which there was a PET event (a pair of 511 keV
ルガンマイベントは、PET イベント（511keV ガンマ photons) and a Compton event as shown in figure 2. The
線のペア）とコンプトンイベントを組み合わせた 4 coincidence events for the triple gamma events were obtained
つの相互作用イベントからなる（Figure 2）。PET イ with a timing coincidence of 50 ns and the energy windows for
PET events were set to 400-600 keV for the absorber and
ベントのエネルギーウィンドウは散乱検出器、吸収
scatterer detectors. For Compton events of 718 keV photons,
検出器ともに 400-600 keV とした。718keV ガンマ the energy windows were set to 50-380 keV for the scatterer
線のコンプトンイベントのエネルギーウィンドウは detectors and 400-800 keV for the absorber detectors. An
散乱検出器が 50-380 keV、吸収検出器が 400-800 additional energy window of 600-836 keV was applied for the
keV、合計値に対して 600-836 keV とした。そして、 total energy of Compton events to extract 718 keV photons. A
単純逆投影によってトリプルガンマイベントを画像 simple back projection was applied to the triple gamma events
to obtain the image [8].
化した[8]。

Energy windows:
PET events (PET):
400 keV< Ep < 600 keV

Ecs

Compton events:
50 keV < Ecs < 380 keVEca

400 keV < Eca < 800 keV
Scatterer

600 keV < (Ecs + Eca) < 836 keV

AbsorberFigure 2 A schematic drawing of triple gamma imaging of 10C nuclide and energy windows for PET and Compton events.
Ep is an energy deposit for 511 keV. Ecs and Eca are energy deposits in the scatterer and the absorber, respectively.

結果と考察

Results and Discussion

Figure 3 に、エネルギーウィンドウを適用し、抽出したトリプルガンマイベントのエネルギーヒスト
グラムを示す。また、PMMA ファントムに 10C ビー
ムを 79.2 秒サイクル×10 回照射し、WGI 試作機によるトリプルガンマイメージングを行った結果の３D 画像を Figure 4 (a） に示す。PMMA ファントム
中の 10C 核種分布を画像から抽出し、線量分布と比較した（Figure 4 (b)）
。10C 核種分布のピークは Bragg
ピークから 2.5mm ほどビームの上流に位置していた。この小さな位置ずれはビームエネルギーの広がりの影響として説明可能である。本実験により、WGIによる 10C イオンビームの飛程検証では、Bragg ピークに近い位置をピークとして検出できることを実証した。

The energy histograms of the detected triple gamma events
after applying the energy windows on the events are shown infigure 3. The 3D image of the triple gamma events in an
irradiated PMMA phantom with a 10C ion beam for theirradiation cycle of 10×79.2 s is given in figure 4 (a).
Distribution of 10C nuclides in the irradiated PMMA phantom
was extracted from the image. The measured depth dose iscompared with the measured 10C nuclide distribution in figure
4 (b). A small shift of 2.5 mm is observed between the positionof the maximum concentration of 10C and that of the Bragg
peak. The small shift can be explained by the beam energy
spread and it demonstrated the feasibility of the WGI for range
verification of 10C ion beams [8].

53

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

800

1800

500
400

1400
1200
1000

400 - 600

300

Absorber detector (keV)

600

800
600

200

400
200

100
100

200

300

400

500

600

700

800

Ecs>50700

1600

400 - 600

Absorber detector (keV)

800

2000

PET

700

Compton

1000

600
800

500
600

Ecs<380

400

Eca>400

300

400

200

200

100

0

100

Absorber detector (keV)

200

300

400

500

600

700

800

0

Scatterer detector (keV)

Figure 3 Energy histograms of the triple gamma after applying the energy windows on the PET and Compton events.

まとめ

Conclusion

WGI による 10C 核種のトリプルガンマイメージン
グの実現可能性を示した。具体的には、HIMAC で 10Cビームを PMMA ファントムに照射し、トリプルガン
マイメージングで得られた 10C 核種の分布を線量分布と比較した結果、核種分布のピークと Bragg ピー
クのずれが十分に小さかった。今後は、今回のトリプ
ルガンマイメージングに加え、WGI で同時計測されている PET 及びコンプトンイメージングでの飛程検証を含めた検討を行う予定である。

We investigated the feasibility of the WGI for triple gamma
imaging of 10C nuclides. The triple gamma images wereobtained for an irradiated PMMA phantom using the available
10

C ion beam at the HIMAC facility. The measured depth dosein PMMA was compared with the extracted activity of 10C fromthe triple gamma image. The shift of the Bragg peak position
and the position of the peak of the triple gamma was small,which confirmed the feasibility of the WGI for the range
verification of 10C ion beams. The performance of the WGI for
three separate modes of PET, Compton and triple gamma
imaging for range verification is under investigation.

(b)
Normalized value

(a)

x
z

1

WGI (10C activity)
0.5

0

y

2.5 mm

Dose

0

50

100

150

200

Depth in PMMA phantom (mm)Figure 4 A triple gamma image for an irradiated PMMA phantom with a 10C ion beam for irradiation cycle of 10×79.2 s (a).
Comparison of the measured dose in PMMA and 10C nuclide distribution (b) extracted from the triple gamma image in figure 4 (a).

Acknowledgements
Collaborators

Hideaki Tashima, Sodai Takyu, Yuma Iwao, Go Akamatsu, Han Gyu Kang, Fujino Obata, Fumihiko Nishikido,
Taiga Yamaya (QST), Katia Parodi (LMU)

References
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54

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

量⼦ PET：安定ラジカル⽔溶液中の陽電⼦寿命測定
Quantum PET: positron lifetime measurement
in aqueous solutions containing stable radicals
⽥久 創⼤ 研究員
Sodai Takyu, Researcher
はじめにIntroduction

我々は、オルソ・ポジトロニウム（o-Ps）寿命で画像診断する量⼦ PET（Q-PET）の実現を⽬指している。これは、放射能を診断根拠とする従来の PETとは全く異なる新しい考え⽅である。o-Ps は、陽電⼦が電⼦と対消滅する際に体内でおおよそ 3 割の確率で形成される。o-Ps が対消滅光⼦ペアに変わるまでの時間（寿命）は、周辺の電⼦密度等によって変化する。この o-Ps 寿命は、 44Sc[1]と我々の whole
gamma imaging（WGI)[2]を利⽤すれば画像化が可能である（Figure 1）。これまでに、放射線抵抗性のある低酸素がんのイメージングの実現可能性[3]や、o-Ps 寿命の⼆次元画像化によるコンセプト実証[4]などを報告してきた。

We are working to realize quantum PET (Q-PET), which is a

昨年度、この量⼦ PET の⽅法を放射線治療効果の推定に応⽤するための基礎検討を⾏った。具体的には、⽔の放射線分解で⽣じるフリーラジカル種（ヒドロキシルラジカル(·OH)やスーパーオキサイド(·O2−)等）の測定を想定した。フリーラジカル種は不対電⼦を持つので、局所的には電⼦密度が変化しているはずである。44Sc の代わりとなる 22Na 線源と PET 検出器を使い複数濃度の安定ラジカル⽔溶液を測定したところ、o-Ps 寿命の変化を確認することができた[5]。

Specifically, we assumed measurement values of free radical

novel diagnostic imaging method based on ortho-positronium(o-Ps) lifetime. Its concept is quite different from the concept of
conventional PET, which is based on radioactivity. o-Ps isformed in a patient’s body with a probability of 30% when apositron annihilates with an electron. The o-Ps lifetime varies
depending on the surrounding electron density and otherfactors. The o-Ps lifetime can be imaged using 44Sc [1] andwhole gamma imaging (WGI) [2] (Figure 1). We have reported
the feasibility of detecting radioresistant hypoxic tumors [3] andthe proof of concept of two-dimensional imaging of the o-Ps
lifetime [4].
Last year, we conducted a basic study to apply the Q-PET
concepttoestimating

radiotherapy

treatment

effects.

species (such as hydroxyl radical (·OH) and superoxide (·O2−))
generated by radiolysis of water. Since free radical species
have unpaired electrons, the local electron density should bechanged. Using a pair of PET detectors, and a 22Na radioactive
source instead of 44Sc, we measured stable radical solutions,and we obtained a clear correlation between the stable radical
density and the o-Ps lifetime [5].
This year, we were able to measure the density by using thestate-of-the-art high-performance clinical PET system and we
obtained a more detailed relationship between the o-Ps lifetime

本年度は、最先端の⾼性能臨床 PET 装置を⽤いて、 and the stable radical density.
o-Ps 寿命のより詳細な測定を⾏ったので報告する。

⼿法

Materials and methods

TEMPOL（テンポール）は安定な不対電⼦を分⼦
上に 1 つ持つ有機化合物である。純⽔に TEMPOL を溶かし、1、2、4、10、20、40、100、200、400 mMの TEMPOL ⽔溶液を⽤意した。Figure 2 (a)に⽰す
ように、アルミニウムプレートの中央に薄膜 22Na 線

TEMPOL is an organic compound with one stable unpaired
electron.

Aqueoussolutionscontaining

TEMPOL

concentrations of 1, 2, 4, 10, 20, 40, 100, 200 and 400 mM
were prepared as stable radical solutions by dissolving
TEMPOL in pure water. As shown in Figure 2 (a), a thin film
22

Na source was placed in the center of an aluminum plate.

55

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Then a Kapton film was placed overlapping the 22Na source.

源を置いた。カプトンフィルムを介して、22Na 線源の上にこれらの⽔溶液を配置した。この時、22Na 線
源から発⽣した陽電⼦は⽔溶液まで達した時のみ
Ps を形成することが出来る。Figure 2 (b)はこの試料の外観写真である。

Each aqueous TEMPOL solution was then separately put intoa holder that was placed onto the Kapton film. The positrons
emitted from the 22Na source could form Ps only when theyreached the aqueous solutions. Figure 2 (b) shows aphotograph of the solution holder.

最先端臨床 PET 装置としては、我々が開発した頭部専⽤ PET 装置 VRAIN を⽤いた(Figure 2 (c)) [6]。
VRAIN は 54 個の time-of-flight (TOF)型 PET 検出
器が頭部を囲むように配置されている。検出器は、
4.1×4.1×10 mm3 の LFS シンチレータアレイを 12
×12 配列にしたものを受光⾯サイズ 4×4 mm2 の 12×12MPPC アレイに 1 対 1 で結合している。229 psの同時計数時間分解能は、市販装置の中で世界第⼆位のスペックである。

As the state-of-the-art clinical PET system, we used the braindedicated PET system VRAIN, which we developed andcommercialized in 2022 (Figure 2 (c)) [6]. The VRAIN consistsof 54 time-of-flight (TOF) PET detectors arranged around a
subject’s head. Each detector consists of a 12 × 12 array of 4.1
× 4.1 × 10 mm3 LFS scintillator arrays coupled one-to-one to a
12 × 12 MPPC array with a photosensitive surface size of 4 ×
4 mm2. The coincidence timing resolution of 229 ps is theworld’s second fastest among commercial PET systems.
Each of the aqueous solutions containing stable radicals wasplaced at the center of the VRAIN field of view and measured

作成した安定ラジカル⽔溶液試料を VRAIN の視
野中⼼に置き、30 分間の測定を⾏った。エネルギーウインドウは、511 keV 対消滅光⼦については 400590 keV、1275 keV 即発ガンマ線には 1100-1500
keV に設定した。収集データから 1275 keV 光⼦検出をスタート、511 keV 光⼦検出をストップとする
Ps 寿命スペクトルを取得した。o-Ps の寿命を計算
し、純⽔と⽐較した。

for 30 minutes. The energy window was set to 400-590 keV for
511 keV annihilation photons and 1100-1500 keV for 1275 keV
prompt gamma rays. From the collected data, Ps lifetime
spectra were obtained, treating the 1275 keV photon detection
as a start signal and the 511 keV photon detection as a stop
signal. The o-Ps lifetime in the stable radical solutions wascalculated and compared to its lifetime in pure water.

Figure 1 The goal of this study: sensing of the treatment effects of radiotherapy by quantifying free radicals using Q-PET.

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結果と考察

Results and discussion

⽔と 100 mM 安定ラジカル⽔溶液における Ps 寿
命スペクトルの⽐較を Figure 3 (a)に⽰す。安定ラジカルのスペクトルは、5〜10 ns 付近でのカウント数の減衰が早くなっている。これは o-Ps 寿命が短くなったことを意味する。濃度が低い場合は⽔の Ps 寿命
スペクトルに近づき、⾼い場合はよりカウント数の減衰が早くなった。

Figure 3 (a) compares the Ps lifetime spectra in pure water andin a 100 mM stable radical aqueous solution. The spectrum of
the stable radical aqueous solution showed a rapid decay ofcounts around 5-10 ns. This meant that the o-Ps lifetime wasshortened. When the stable radical concentration was low, thePs lifetime spectrum became close to that of water, and when
the concentration was high, the counts decayed faster.
These o-Ps lifetime components were fitted by the leastsquares method with the formula 𝑒⁄

これらの o-Ps 寿命成分に𝑒の式で最⼩⼆乗法によるフィッティングを⾏い、o-Ps 寿命を求めた（𝜏 o-Ps 寿命）。o-Ps 寿命と安定ラジカル⽔溶液
濃度の相関を Figure 3 (b)と(c)に⽰す。誤差棒はフィッティングの決定係数から算出した。プロットの概形は下に凸のようになった。このデータから、10mM 程度の濃度差は弁別出来ることが⽰唆されたが、数 mM のオーダーの弁別は出来ていなかった。
統計量の増加、データ解析⽅法の改良などで引き続き精度改善を検討する。

lifetime value (𝜏⁄to calculate the o-Ps

o-Ps lifetime). Figures 3 (b) and (c) show

the correlation between the o-Ps lifetime and the concentrationof the stable radical aqueous solution. The error bars were
calculated from the coefficient of determination of the fitting.
The data points seemed to be convex downward. The datasuggested that it was possible to discriminate concentrationdifferences of around 10 mM, but not on the order of a few mM.
We will continue to improve the accuracy by increasing thenumber of measurements and statistical treatment we canmake and by improving the data analysis methods.

Figure 2 Schematic side view of the aqueous TEMPOL solution holder (a).
Photos of the solution holder (b) and the brain-dedicated PET system VRAIN (c).

まとめConclusion

本稿では、VRAIN を利⽤して安定ラジカル⽔溶液
中の o-Ps 寿命の精密測定を⾏った。⽔溶液中のラジカル濃度は、現状、10 mM 程度の差は弁別出来ることが⽰唆された。今後は測定精度の改善に加え、放射線照射によって⽣じる短寿命ラジカルによる o-Ps
寿命変化の観測に挑戦する。

In this report, the o-Ps lifetime in aqueous solutions containing
stable radicals was precisely measured by using the VRAIN.
Our findings suggested that a difference of about 10 mM inradical concentration in an aqueous solution can bediscriminated at present. In the future, in addition to improving
the measurement accuracy, we will try to observe the o-Ps
lifetime change caused by short-lived radicals, which areproduced by irradiation.

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Figure 3 Comparison of o-Ps lifetime spectra (a) and a correlation of the stable radical concentration and the o-Ps lifetime (b).
The upper left part of graph (b) is enlarged in (c).

Acknowledgements
Collaborators

Hideaki Tashima, Fumihiko Nishikido, Go Akamatsu, Miwako Takahashi, Taiga Yamaya,
Ken-ichiro Matsumoto, Ikuo Nakanishi, and Takashi Simokawa (QST)
Kengo Shibuya (University of Tokyo)
Masaaki Kumagai and Taichi Yamashita (ATOX Co., Ltd.)

GrantsDirectorate’s Fund (PI: Taiga Yamaya)
JSPS KAKENHI 22K12881

References
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Phys. Med. Biol., 67 (2022) 225011.

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

SiPM を⽤いた TOF-PET 検出器の基礎的研究
An analysis of the TOF-PET detector using SiPM
清川 実穂 業務補助員/千葉⼤学 (⼭⾕研究室 学部 4 年⽣)
Miho Kiyokawa, Research Assistant / Chiba University (Yamaya-lab, B4)
はじめにIntroduction

PET イメージングは、体内に取り込まれた放射性医薬品から放出される消滅放射線を検出することで３D 画像を構築する。消滅放射線のごくわずかな検出時間差を測定する time-of-flight (TOF) PET においては、同時計数時間分解能（coincidence timing
resolution: CTR）が優れるほど画質が向上する。現在の臨床 PET 装置の最⾼スペックは、215 ps である[1]。

Positron emission tomography (PET) imaging systems
construct tomographic images by detecting pairs of gamma
rays(i.e.,

annihilation

photons)

emittedfromradiopharmaceuticals which are injected into a patient. In PET,
time-of-flight (TOF) information helps localize the position ofradiopharmaceuticals along the lines of response joining thetwodetection

points.

Therefore,

achievingsuperior

coincidence timing resolution (CTR), which indicates theaccuracy of the time difference measurement between a pairof annihilation photons, is paramount in PET instrumentation
research to further improve the imaging performance of PET.

最新の TOF-PET 検出器はシンチレータと半導体
受光素⼦ silicon photomultiplier (SiPM)で構成される。CTR は主に、シンチレータ光が SiPM で検出され る 割 合 を ⽰ す 光 ⼦ 収 集 効 率 （ light collection
efficiency : LCE）に依存する。LCE を⾼めるためには発光量や時間特性に優れるシンチレータを選ぶ必要があり、シンチレータの性能はエネルギー分解能（energy resolution：ER）にも影響する。

The current best clinical PET scanner provides the CTR of 215
ps [1].
A state-of-art TOF-PET detector is typically composed of ascintillation crystal coupled to a silicon photomultiplier (SiPM).
The CTR is primarily governed by the light collection efficiency(LCE) indicating an efficient extraction of scintillation signals
from scintillation crystals to photo-sensors. The LCE can beenhanced by intrinsic properties of scintillators such as
brightness, rise and decay times, which significantly affects theFast-LGSO 結晶（減衰時間 30-35 ns）は GFAG 結晶（減衰時間 55 ns）に⽐べて減衰時間が短いため
TOF-PET 検出器の結晶により適している[2, 3]。本研究では、SiPM を⽤いた TOF-PET 検出器の開発において、fast-LGSO 結晶の表⾯処理を最適化することで 200 ps 以下の CTR の達成を⽬標とした。

energy resolution (ER).
Fast-LGSO crystals are suitable for TOF-PET applications interms of fast decay time (30-35 ns) compared to GFAG (55 ns)[2, 3]. The purpose of this study was to achieve a sub-200 ps
CTR by optimizing the crystal surface treatment of fast-LGSO
crystals for SiPM based TOF-PET detectors.

Methods

⽅法

Fast-LGSO 結晶（3.1 mm×3.1 mm×20 mm）6 The same six fast-LGSO crystals (3.1 mm × 3.1 mm × 20 mm)
個について、結晶の個体差による影響を最⼩限にす were used to exclude the effect of crystal variability for the six
surface treatments. Each of the crystals with six different
るために、同⼀結晶に対して順番に 6 種類の表⾯処
crystal surface treatments were compared, starting from
理を施した。まず、全⾯化学研磨（C.P）で評価の後、chemically polished (C.P), upper half side roughened (C.P
１ ⾯ の 上 半 分 の み 粗 ⾯ （ C.P1/2S ） 、 １ ⾯ 粗 ⾯ 1/2S), and one side roughened (C.P 1S), going on to（C.P1S）、全⾯機械研磨（M.P）、1 ⾯の上半分の mechanically polished (M.P), M.P 1/2S, and M.P 1S (Figure 1).
み粗⾯（M.P1/2S）、１⾯粗⾯（M.P1S）と続けて変 The six fast-LGSO crystals (crystal numbers from 1 to 6) were化させた（Figure 1）。6 個の fast-LGSO 結晶（結晶 grouped into three pairs (1-2, 3-4, 5-6) for the CTR
番号 1 から 6）を 3 組（1-2、2-3、3-4）の検出器ペ measurement. The average surface roughness (Ra) of the C.P

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

アに分けて CTR を測定した。結晶の平均表⾯粗さ crystals was 0.317μm, which was higher than that of the M.P(Ra)は、C.P（0.317μm）は M.P（0.015μm）より crystals (0.015 μm); and Ra values of the C.P1S and the
⼤きく、C.P1S（0.430μm）と M.P1S（0.412μm） M.P1S crystals were almost the same (0.430μm and0.412μm) (Table 1).
はほぼ同じであった（Table 1）。
Two scintillation detectors were used for the coincidence

Figure 2 (a)に、本研究で使⽤した同時計数回路を
detection (Figure 2 (a)). Each scintillation detector consisted of
⽰す。SiPM（浜松ホトニクス製 S13360-3050CS, one fast-LGSO crystal and a SiPM photo-sensor (Hamamatsu
bias-voltage: 51.7 V）の受光⾯サイズは 3.0 mm× Photonics K.K., S13360-3050CS, Vbr=51.7 V). The SiPM had
3.0 mm、ピクセルピッチ 50μm である。Fast-LGSO an active area of 3.0 mm × 3.0 mm and micro-cell pitch of 50の 4 側⾯を ESR で包み、上端をテフロンで覆い、光 μm. The four lateral surfaces of the fast-LGSO crystals were
学グリースを⽤いて SiPM に結合した。それぞれの wrapped by an enhanced specular reflector (ESR) film while
the top end was covered by three layers of Teflon tape. Each
SiPM からの出⼒は、フロントエンド回路を通じて、
fast-LGSO crystal was optically coupled to the SiPM using an
時間信号とエネルギー信号に変換される。Leadingoptical grease. The energy and timing signals of the SiPM wereedge discriminator（LED）の電圧は-100 mV であり、 extracted by a custom-made front-end circuit board. The timing
時間信号とエネルギー信号はそれぞれ⾼周波増幅器 signal was amplified by a high frequency amplifier, while theと⾼速 OPAMP（AD8000）によって増幅されるよう energy signal was amplified by a fast amplifier (Analog Device,にした。その後、時間信号を２つに分岐し、それぞれ AD8000). The timing signal was split into two and one of themの信号を閾値 100 mV の LED に⼊⼒した。この LED was fed to a leading-edge discriminator (LED) which had aからの出⼒は、同時計数を⾏うための AND 回路に送 threshold of -100 mV. The output of the LED was transferredto the AND logic for the coincidence detection. Finally, theられる。波形デジタイザー (CAEN, DT5742B）を⽤
timing and energy signals of the front-end circuit were digitized
いて、エネルギー情報と時間情報のそれぞれのアナ
by using a waveform digitizer (CAEN, DT5742B) with a
ログ信号を 5 GHz のサンプリングレートのデジタル sampling rate of 5 GHz. The ambient temperature was 21 ˚C.
信号に変換した。室温 21 ℃にて、SiPM の印加電圧 The SiPM bias voltage of 61 V (over-voltage=9.3 V) was usedを 61 V に設定し、放射線源 22Na を２つの検出器の to obtain the optimal CTR. A 22Na source was placed at the
中央に配置した（Figure 2 (b)）。同条件で測定を 3 center of the two detectors. The measurement was repeatedthree times to calculate the average LCE, ER, and CTR.
回繰り返し、平均の LCE、ER、CTR を評価した。
The time stamp was extracted from the digitized waveform

それぞれの測定において、ピーク値での振幅の 5%の閾値を時間信号の検出に適⽤した。20%のエネル
ギーウィンドウ（460-562 keV）で時間ヒストグラムを作成し、ガウシアンフィッティング後の FWHM を
CTR とした。LCE（光電ピーク位置）と ER は異なる線源（22Na, 137Cs, 133Ba, 152Eu）を⽤いて SiPM のサチュレーション補正後に計算した[3]。

signals with a constant fraction discrimination level of 5%. The
timing histogram was generated with an energy window of 20%(460-562 keV). A Gaussian fitting was applied to the timing
histogram and full width at the half maximum (FWHM) wasused to extract the CTR. The LCE and the ER were calculated
after the SiPM saturation correction by using different
radionuclides (22Na, 137Cs, 133Ba, 152Eu) [3]. The LCE wasdefined as the photo-peak position.

Figure 1 The fast-LGSO crystals with different surface treatments: all the surfaces with chemical polishing (C.P) (a),C.P 1/2S (b), C.P 1S (c), all the surfaces with mechanical polishing (M.P) (d), M.P 1/2S (e) and M.P 1S (f).
Through a series of surface treatments, the cross section change of the crystals was 6%.
The roughening was done by rubbing the crystal surfaces using sandpaper manufactured by OXIDE.

60

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Table 1 The measured surface roughness of the C.P, C.P 1S, M.P, and M.P 1S. Each surface roughness was measured using acommercial surface roughness measuring machine (Mitutoyo, SV-3100S4, Japan) with the scan resolution of 1 μm.

Crystal surface

C.P

C.P1S

M.P

M.P1S

Average surface roughness (Ra)0.317 μm0.430 μm

0.015 μm

0.412 μm

Figure 2 Coincidence detection setup (a) and photos of the detector setup (b).

結果

Results

LCE について、化学研磨（C.P）は機械研磨（M.P） The C.P provided 3.9% higher LCE than the M.P (Figure 3 (a)).
に対して 3.9% ⾼かった（Figure 3 (a)）。C.P 1/2S The LCEs of C.P 1/2S and M.P 1/2S were enhanced 3.0% andと M.P 1/2S は C.P と M.P に対して、それぞれ 3.0% 8.1% against those of the C.P and M.P, respectively.
および 8.1%上昇した。
The ER of the C.P (10.5±0.5%) was 1.9% better than that of
the M.P (10.7±0.4%) (Figure 3 (b)). The C.P 1/2S and M.Pエネルギー分解能は、C.P（10.5±0.5%)は M.P
1/2S degraded the ERs 38.3% and 35.9% in comparison to(10.7±0.4%)より 1.9%優れていた（Figure 3 (b)）。
those of the C.P and M.P, respectively.
C.P 1/2S と M.P 1/2S は C.P と M.P に対して、それぞれ 38.3%および 35.9%悪化した。
The best CTR of 156±2 ps was obtained in the M.P1/2S
treatment, which was improved by 9.3% (16 ps) compared to

最も良い CTR（156±2 ps）は M.P1/2S で得られ、 the M.P treatment (Figure 3 (c)). The M.P1S also enhanced
M.P より 9.3%（16 ps）改善した（Figure 3 (c)）。 the CTR (166±3 ps) by 4% over that of the M.P whereas the
M.P1S（166±3 ps）は M.P よりも 4%向上したが、 CTR of the C.P1S declined by 3.6% in comparison with that of
C.P1S は C.P に対して 3.6%悪化した。さらに CTR the C.P. The CTR had a linear relationship with the LCE
は LCE と線形関係を⽰した（Figure 3 (d)）。
(Figure 3 (d)).

61次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 3 The measured LCE (a), ER (b) and CTR (c) of the six different crystal surface treatments,
and a scatter plot of the CTR versus the LCE (d). The error bars indicate the standard deviation of three measurements.

考察

Discussion

１⾯の上半分のみ粗⾯ではエネルギー分解能が悪化した。これは結晶の深さ⽅向で⽣じる LCE のばら
つきが影響したと考えられる[3]。今後は配列にして結晶間散乱効果を考慮した上で、結晶形状の最適化を⾏う予定である。

The upper half side roughening degraded ERs of both C.P and

まとめ

Conclusion

TOF-PET 検出器において時間分解能 CTR とエネ
ルギー分解能 ER に着⽬して fast-LGSO 結晶の表⾯状態を最適化した。機械研磨の 1 ⾯粗⾯は CTR (165ps)と ER (10.5%)のバランスに最も優れていたが、表⾯加⼯のコストを考慮すると全⾯化学研磨（CTR
169 ps, ER 10.5%）が次善の表⾯処理と⾔える。

We investigated the effects of surface treatment on the

M.P crystals because of the LCE variation along the crystal
depth [3]. Future studies will focus on optimization of crystal
shape considering inter-crystal scattering effect with an arrayof fast-LGSO crystals.

performance of a fast-LGSO coupled SiPM detector in termsof CTR and ER. As a result, we concluded the M.P 1S would
be the optimal crystal surface treatment which balanced
enhancements in the CTR (1652 ps) and ER (10.5±0.5%).
However, the second best treatment the C.P seemed to be thebetter cost-effective choice (CTR of 169 ps, ER of 10.5%).

Acknowledgements
Collaborators

Han Gyu Kang, Taiga Yamaya (QST),
Hiroyuki Ishibashi (OXIDE), Kyong Jin Kim (Tohoku University), Hideaki Haneishi (Chiba University)

References
[1]
[2]
[3]

M. Conti et al., “The new opportunities for high time resolution clinical TOF PET,” Clin. Transl. Imaging, 9, 139-147, 2019.
E. Berg et al., “Optimizing light transport in scintillation crystals for time-of-flight PET: an experimental and optical Monte Carlosimulation study,” Biomed. Opt. Express, 6 (6), 222-30, 2015
H. G. Kang et al., “Optimization of GFAG crystal surface treatment for SiPM based TOF PET detector,” Biomed. Phys. Eng.
Express, 8 (2), 023023, 2022

62

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

SiPM シンチレーション検出器の光学シミュレーション
Optical simulation of a SiPM based scintillation detector
ボーミック デブナス オイエンドリラ 研究員 *1
Bhowmik Debnath Oiendrila, Researcher *1
はじめにIntroduction

コンプトンカメラ[1]は、２層以上の検出器構成
で、前段検出器でのコンプトン散乱を利⽤した電気的なコリメーションによりイメージングを⾏う装置
である（Figure 1）。近年、⽣体内部の放射性薬剤分
布の可視化など、医学応⽤を⽬指した研究開発が進められている。コンプトンカメラの空間分解能は、主に散乱検出器のエネルギー分解能で決まる。従来半導体検出器が最も適していると考えられていたが、SiPM (Silicon Photomultiplier) と⾼エネルギー分
解能シンチレータの出現により、シンチレーション
検出器も⾼エネルギー分解能化が可能となった[2]。

Compton cameras [1] are photon detectors in which collimationis performed electronically by means of a Compton interactionin the first detector (Figure 1). Recently, Compton cameras
have been used for medical application by visualizing in vivo
images of radiotracer distributions inside living objects. The
spatial resolution of a Compton camera is mainly determinedby energy resolution of scatterer detectors. With the
emergence of silicon photomultipliers (SiPM) and high energy
resolution scintillators this has become one of the suitableoptions for obtaining high energy resolution [2].
There are several factors affecting energy resolution of SiPM
scintillation detectors such as wavelength match between

SiPM を⽤いたシンチレーション検出器のエネル
ギー分解能を決める要素には、SiPM とシンチレータの波⻑マッチング、発光減衰時間、SiPM のサチレーション（飽和）効果などがある。本研究では、モンテ
カルロシミュレーションのソフトウェアである
GATE [3] でモデル化を⾏い、これらの要素のエネル
ギー分解能への影響を調査した。

SiPM and scintillation crystal, scintillation decay time, and
SiPM saturation. The aim of this study is to model a SiPM
based scintillation detector using GATE Monte Carlosimulation software [3] to investigate the factors affecting
energy resolution by considering these factors.

Figure 1 Compton camera that consists of scatterer and absorber rings (left).
Structure of a scintillation detector composed of crystal array and SiPM array (center),This image explains how on the SiPM detector 3 × 3 mm3 receives scintillation photons andwhen the scintillation photons impinged in the same area caused microcell saturation (right).
--*1

脳機能イメージング研究部 所属 (Secondment from Department of Functional Brain Imaging)63

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

⽅法

Methods

シンチレーション検出器の GATE シミュレーション

GATE simulation of a scintillation detector

GATE v9.2 の光学シミュレーションを利⽤してシン チ レ ー シ ョ ン 検 出 器 を モ デ ル 化 し た 。 LYSO
(lutetium-yttrium oxyorthosilicate) 結 晶 (3 × 3 ×20mm3)を SiPM に光学接続した。また、結晶の側⾯と上⾯は、ESR (enhanced specular reflector) フィ
ルムで覆った。SiPM の受光⾯は 50μm ピッチのマ
クロセル 60×60 個からなり、受光⾯積は 3×3mm2である(Figure 1)。結晶に対して、放射線源から
511keV のガンマ線を照射した。その際、LYSO 結晶の光収率は 26,000 ph/MeV、減衰時間は 40 ns、ピーク発光波⻑は 430 nm とし、表⾯は研磨されているとした。研磨された LYSO と ESR フィルムのモデ
ル化のパラメータとして、sigma alpha を 1°、
specular lobe 定数を 1 とした。LYSO 結晶の発光ス
ペクトルと SiPM の光検出効率は実際の製品のスペックシートを基に設定した（Figure 2）。線源強度を
100 Bq とし、600 秒の測定をシミュレートした。

The GATE v9.2 optical simulation was used to model ascintillation detector. The simulation set up consisted of alutetium-yttrium oxyorthosilicate (LYSO) crystal (3×3×20 mm3)
coupled to a SiPM photo sensor. The lateral and top surfacesof the were covered with an enhanced specular reflector (ESR)
film. The SiPM photo sensor had a sensitive area of 3×3 mm2,
which consisted of 60 x 60 array microcells with a pitch of 50
μm (Figure 1). The crystal was irradiated with 511 keV gamma
ray emitted by a radioactive source of 100 Bq. For the modelingof the LYSO crystal, the light yield of 26,000 ph/MeV, decay
time of 40 ns, and peak emission wavelength of 430 nm wereused. For the modeling of polished LYSO surface and ESR
film, sigma alpha of 1゜, and specular lob constant of 1 wereused, respectively. The emission spectrum of LYSO crystal andphoto detection efficiency of SiPM were considered for the
GATE simulation (Figure 2). The GATE simulation was
performed for 600 s.
SiPM modeling with MATLAB

MATLAB による SiPM モデリングThe SiPM saturation effect was modeled by using a customwritten MATLAB code. The hit data generated by the GATESiPM のサチレーション効果は、MATLAB でモデル化した。GATE の光学シミュレーションで⽣成したヒットデータをインポートした。60×60 アレイのマイクロセルのそれぞれに対して、１度光を検出したらそれ以降無効化することでサチレーション効果を模擬した。なお、簡略化のため SiPM の不感時間は無視し、SiPM の光学的なクロストークと電気ノイズについても考慮していない。サチレーション効果の考慮の有無それぞれの場合についてエネルギース
ペクトルを取得し、ガウシアンフィッティングによってエネルギー分解能を計算した。

optical simulation were imported by using the MATLAB code.
The 60 × 60 array of microcells was modeled with SiPM
saturation effect. If the number of detected optical photons foreach microcell is more than one, the microcell was disabled to
mimic the SiPM saturation effect. However, the SiPM deadtime
was not modeled in this study to simplify the SiPM modelingprocess. In addition, optical crosstalk and electrical noise of the
SiPM were not considered. The energy spectra without andwith the saturation effect were obtained. A 1D Gaussian fitting
was applied to the energy spectrum to calculate the energy
resolution.

Figure 2 The LYSO emission spectrum and SiPM photon detection efficiency as a function of wavelength (left).
The GATE optical simulation setup with LYSO coupled SiPM and radionuclide (center) andan example of the GATE optical simulation with scintillation photons (right).

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

結果と考察

Results and discussion

SiPM サチレーションのエネルギースペクトルへの影響

Effect of SiPM saturation on the energy spectrum

Figure 4 にシンチレーション発光が少ない場合(左)と多い場合（右）の SiPM のマイクロセルの 60
×60 個の各応答を⽰す。発⽣した光⼦の数が 8 しかない場合、飽和したマイクロセルはなかった。⼀⽅で、光電ピークイベントのように光⼦数が 1000 を超える場合にはマイクロセルが飽和した。なお、シンチ
レーション光の検出がなかったマイクロセルは濃い⻘⾊で⽰している。Figure 4 右では、検出光⼦数が１の場合は明るい⻘⾊、２の場合は橙⾊、３の場合は⾚⾊で表⽰されている。

Figure 4 shows the SiPM response of 60 ×60 micro cells in
two different scintillation photon levels. When the number of
optical photons was only 8, there was no saturated microcells.
However, the microcells were saturated for the photo-peak
event, where the number of scintillation photons was
exceeding 1000. The microcells without any scintillation
detection were indicated by dark blue. The microcells where
the number of detected scintillation photons is one, weremarked by bright blue. For the microcells, where the numberof detected scintillation photons were two and three weremarked by orange, and red, respectively (Figure 4 right).

SiPM のサチレーション効果を考慮した場合としない場合についてエネルギースペクトルを⽐較した(Figure 5)。光電ピーク位置（シンチレーション光⼦の検出数）は、サチレーション効果を考慮することで1924 から 1480 へと減少した。なお、⾒かけ上のエ
ネルギー分解能は 10.7%から 9.5%に向上しているが、実⽤上の性能を評価するためには異なるエネル
ギーのガンマ線源を測定し、補正する必要がある。また、SiPM の不感時間及びクロストークの影響についても今後実装し、より現実的なモデルでの評価を⾏う予定である[4]。

The energy spectrum with and without SiPM saturation werecompared (Figure 5). The photo-peak position (i.e. the numberof scintillation photons) was decreased from 1924 to 1480, as
the SiPM saturation was considered. The energy resolution
was artificially enhanced from 10.7% to 9.5% due to the SiPM
saturation effect, which should be corrected by using different
radiation energies in a real experiment condition. In this study,
we did not consider the SiPM deadtime in the SiPM modeling.
Therefore, we plan to implement the SiPM deadtime as well as
crosstalk for more realistic modeling of SiPM [4].

Figure 4 Two examples of SiPM 60×60 microcells responses.
The SiPM response in a low intensity level of scintillation photons (left),
The SiPM response in a high intensity level caused by a photo-peak event (right).

65

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 5 Energy spectrum comparison with (left) and without (right) the SiPM saturation effect obtained for 600 seconds.

まとめ

Conclusion

GATE モンテカルロシミュレーションと MATLABで実装したコードを組み合わせ、SiPM を⽤いたシンチレーション検出器をモデル化した。今後、エネルギ
ー分解能の最適化のため、結晶や反射材の素材を変えた評価を⾏う予定である。

We modeled a SiPM based scintillation detector using GATE
Monte Carlo simulation software in combination with a customwritten MATLAB code. In future, comparison between different
crystal materials and reflector materials will be made toachieve the optimal energy resolution.

Acknowledgements
Collaborators

Han Gyu Kang, Taiga Yamaya, Makoto Higuchi (QST)

References
[1]
[2]
[3]
[4]

H.Tashima and T. Yamaya, “Compton Imaging for Medical Applications,” Radiol. Phys and Tech., 15:187-205, 2022.
E. Roncali, et al., “Application of Silicon Photomultipliers to Positron Emission Tomography,” Annals of Biomed. Eng, vol. 39,
No. 4, 2011.
D.Sarutt et al., “Advanced Monte carlo simulations of emission tomography imaging systems with GATE,” Phys in Med. And
Biol., Vol. 66, No.10, 2021
Herman T, et al., “A comprehensive model of the Response of Silicon Photomultipliers,” IEEE Trans. Nucl. Sci., vol. 57, 4,
2010.

66

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

TOF-PET 検出器の開発
Development of TOF-PET detector
吉⽥ 英治 主幹研究員
Eiji Yoshida, Principal Researcher
はじめにIntroduction

Time-of-flight（TOF）[1]は、PET のイメージング
性能を⼤幅に向上させるノイズ低減技術として、⾮常に重要な技術となっている。商⽤ PET の時間分解能（CRT）は 210-400 ps に達している[2]-[4]。⾼い CRT を得るためには、結晶内散乱（ICS）を除去することが有効であり、1 対 1 読み出しの検出器では、各受光素⼦にエネルギー窓を設定することで ICS[5]イベントを容易に除去することが可能である。
ICS 事象を除去すると CRT は改善されるが、感度が⼤幅に低下する。本研究では、fast LGSO 結晶とSiPM を 1 対 1 結合した TOF 検出器を開発した。

Time-of-flight (TOF) [1] has become a very important

TOF-PET 検出器

TOF-PET detector

technology in PET, as it reduces noise to improve the PET
imaging performance significantly. The coincidence resolving
times (CRTs) of commercial PET scanners have reached 210400 ps [2]-[4]. To obtain a high CRT, it is effective to eliminate
inter-crystal scattering (ICS). In one-to-one readout detectors,
ICS [5] events can be easily eliminated by setting an energy
window for each photo sensor. Removal of ICS events
improves CRT but greatly reduces sensitivity. In this work, wedeveloped the TOF detector with one-to-one coupling using
fast LGSO crystals and silicon photo multipliers (SiPMs).

Figure 1 (a) に開発した TOF 検出器を⽰す。シ Figure 1 (a) shows illustrations of the developed TOF detector.
The scintillator array consisted of 8 × 8 fast LGSO crystals
ンチレータアレイは 8×8 個の fast LGSO 結晶から
(Oxide, Japan) and the SiPM array (3 mm2 sensitive area, 3.2
なり、SiPM アレイ（感度領域 3 mm2, 3.2 mm pitch）
mm pitch) consisted of 8 × 8 multi pixel photo countersは 8×8 個の MPPC から構成されている。感度を最 (MPPCs) (S14161-9865, Hamamatsu Photonics K.K., Japan).
⼤にするため、結晶サイズは 3.1 × 3.1 × 20 mm3 To maximize the sensitivity, the crystal size was 3.1 × 3.1 × 20とし、表⾯処理として全⾯化学研磨[5]を採⽤した。 mm3 and all sides were chemically polished [5] as the surface
結晶間の反射材にはルミラーを使⽤し、結晶ピッチ treatment. Lumirror was used as the reflective material
は 3.2 mm とした。Fast LGSO アレイは 8×8 MPPC between crystals, and the crystal pitch was 3.2 mm. The fast
LGSO array was optically connected to the 8 × 8 MPPC array
アレイと光学的に 1 対 1 で接続した。CRT 測定は、
so that the crystals and MPPCs were in one-to-one coupling.
同じ仕様の検出器を 2 つ⽤いた。結晶識別は、アン Two detectors with the same specifications were assembled
ガー演算[6]後、2 次元位置ヒストグラムで⾏った。 for the CRT measurement. Crystal identification was
結晶識別には、すべてのイベントを使⽤する full performed on a 2D position histogram after the Anger
position look-up-table (PLUT)と、ICS イベントを除 calculation [6]. Two types of position look-up-tables (PLUTs)
去した limited PLUT の 2 種類の PLUT を参照した。 were referenced to identify the crystals: the full PLUT that uses
all events and the limited PLUT that removes ICS events. In
Full PLUT においては、従来の結晶ベースのタイミ
the full PLUT, the time-walk correction was implemented in
ング補正に加えて、time walk 補正を実施した。
addition to conventional crystal-based timing correction.

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

性能評価

Performance evaluation

開発した TOF 検出器のデータ収集には、TOFPET2 We used the TOFPET2 ASIC evaluation kit [7] for data
ASIC 評価キット[7]を⽤いた。ダークカウントを低 acquisition of the developed TOF detector. To reduce the dark
減するために、本システムでは、QDC トリガー count, this system can be configured with three types of signal（vth_e）、2 段階 TDC トリガー（vth_t1、vth_t2） triggers: QDC trigger (vth_e) and two-step TDC triggers(vth_t1, vth_t2), which need to be optimized for the developedの 3 種類の信号トリガーが設定可能であり、開発しTOF detector. The CRT when varying vth_t1 is shown in Figure
た TOF 検出器に対して最適化する必要がある。
2 (a). For vth_t2 and eth, the PETsys recommended values
vth_t1 を変化させたときの CRT を Figure 2(a)に⽰
were used because there was almost no change in theす。vth_t2 と eth については、パラメータの変化がparameters. The CRT when varying the OV is shown in Figure
ほとんどないため、PETsys の推奨値を使⽤した。OV 2 (b). Finally, we decided to set the OV to 3.7 V and the trigger
を変化させたときの CRT を Figure 2(b)に⽰す。最 threshold values, vth_t1, vth_t2, eth, to 50, 15, and 10,
終的に、OV を 3.7V、トリガー閾値（vth_t1、vth_t2、 respectively. Figure 3 shows the timing histograms before andeth）をそれぞれ 50、15、10 に設定することにした。 after the timing correction for two types of PLUTs. The limited
Figure 3 は、2 種類の PLUT のタイミング補正前後 PLUT decreased the CRT by 89 ps compared to the full PLUT.
のタイミングヒストグラムを⽰す。タイミング補正 The reduction rates in coincidence events with ICS removal
前の Limited PLUT では、Full PLUT に⽐べ、CRT が were about 79%. After the timing correction, CRTs with full
89ps 減少した。また、ICS 除去に伴う同時計数イベ PLUT and limited PLUT were 251 ps and 230 ps, respectively.
ントの低減率は 79%であった。タイミング補正後の The limited PLUT was used and the pulse height and CRT of
CRT はそれぞれ 251 ps、230 ps であった。Limited individual crystals after applying the timing correction are
shown in Figure 4. There was a tendency for the pulse height
PLUT を使⽤し、タイミング補正を適⽤した後の個々
of detector #1 to be higher than that of detector #2, but thisの結晶の波光値と CRT を Figure 4 に⽰す。検出器 1
might be due to the characteristics of the front-end module andの⽅が検出器 2 よりパルス⾼が⾼い傾向が⾒られた
MPPC connected to it. Both detectors showed a trend toward
が、これはフロントエンドモジュールとそれに接続
lower pulse heights for crystals at the edges, but there was no
された MPPC の特性によるものと思われる。両検出 correlation with the CRT.
器ともエッジ部の結晶は波光値が低くなる傾向が⾒られたが、CRT との相関は⾒られなかった。

Figure 1 Top and side view illustrations of the developed TOF detector (a) anda photo of the experimental setup for uniform irradiation and coincidence measurements (b).

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 2 CRT when varying trigger threshold (vth_t1) (a) and OV (b).

Figure 3 Timing histograms before and after the timing correction for two types of PLUTs.

Figure 4 Pulse height and CRT of individual crystals after applying the timing correction.

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

まとめ

Conclusion

3.1 mm ⾓の fast LGSO 結晶を⽤いた TOF-PET
検出器を開発した。ICS イベントを低減するとこによって 230 ps の時間分解能を達成した。また、ICS
イベント⽤いた場合でも、time walk 補正を実施することで 251 ps の時間分可能を達成した。PETsys
はコストと拡張性に優れているが、あくまでも汎⽤的なシステムである。⼊⼒信号を最適化することでCRT の向上が可能であるとの報告[8]もあり、更なる CRT 向上も検討したい。

The TOF-PET detector using 3.1-mm fast LGSO crystals wasdeveloped, and the CRT of 230 ps was achieved by reducing
the number of ICS events. Even when ICS events were used,
the CRT of 251 ps was achieved by the time-walk correction.
Although the PETsys is cost-effective and scalable, it is a
general-purpose system. It has been reported that CRT can be
improved by optimizing the input signal [8], and we will try to
improve the CRT in the future.

Acknowledgements
Collaborators

Fujino Obata, Taiga Yamaya (NIRS-QST)

Grants

JSPS KAKENHI 19K12857 and 20H05667
QST President’s Strategic Grant Advanced Study Laboratory and the BUMONCHO Fund

References
[1]
[2]
[3]
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I. Rausch, et al., Performance Evaluation of the Vereos PET/CT System According to the NEMA NU2-2012 Standard, J. Nucl.
Med. 60 (2018) 561–567
T. Pan, et al., Performance evaluation of the 5 ‐Ring GE Discovery MI PET/CT system using the national electricalmanufacturers association NU 2‐2012 Standard, Med. Phys. 46 (2019) 3025–3033.
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V. Nadig, D. Schug, B. Weissler, V. Schulz, Evaluation of the PETsys TOFPET2 ASIC in multi-channel coincidence
experiments, EJNMMI Phys. 8 (2021) 30.
V Nadig, et al., A Comprehensive Study on the Timing Limits of the TOFPET2 ASIC and on Approaches for Improvements,
IEEE Transactions Radiat. Plasma Medical Sci. 6 (2022) 893–903.

70

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

シミュレーションによる WGI 4 号試作機の性能予測
Performance prediction by imaging simulation of
the 4th generation WGI prototype
菊地 智也 実習⽣/千葉⼤（菅研究室 学部４年⽣）
Tomoya Kikuchi, Trainee / Chiba University (Suga-lab, B4)
はじめにIntroduction

Whole gamma imaging（WGI）は PET とコンプトンカメラを組み合わせた新しい核医学イメージング⼿法である[1]。PET 検出器リングの内側に散乱検出器リングを挿⼊することで、2 つの画像化⼿法を 1 つの装置で実現する。コンプトンカメラは幅広いエネ
ルギー帯を撮像できるため、WGI では、PET には適していなかった様々な核種のイメージングが可能となる。半減期約 78 時間の 89Zr は、抗原抗体反応を利⽤するイメージングに適した PET 核種として知られている[2]。しかし陽電⼦放出に⽐べ 4 倍ほど多く放出される 909 keV シングルガンマ線が、従来の 89ZrPET では画質低下の要因になっていた。⼀⽅、WGI
ではコンプトンイメージングによりこのシングルガンマ線を有効活⽤することで、画質低下の抑制と感度向上が期待できる[3]。

Whole gamma imaging (WGI) is a new nuclear medicine
imaging method that combines PET and Compton imaging [1].
By inserting a scattering detector ring inside a PET detector
ring, two different imaging methods are realized in one system.
Because Compton imaging can detect a wide range of gammaray energies, WGI can have an imaging capability for a variety
of radionuclides that are not appropriate for use in conventional
PET. 89Zr, which has a half-life of about 78 hours, is one of the
PET tracers that are suitable for imaging based on an antigenantibody reaction [2]. However, 909 keV single gamma ray
emission, which occurs four times more frequently thanpositron emission, has been a factor that degrades image
quality in conventional 89Zr-PET. WGI can effectively use thesingle gamma ray emission via Compton imaging, which is
expected to suppress the degradation of image quality andincrease sensitivity [3].
We have developed three generations of WGI prototypes.

我々はこれまでに、WGI 1 号機から 3 号機までの試作機開発を⾏ってきた。昨年、更なる性能向上を⽬指して WGI 4 号機の設計を⾏った。本研究ではモンテカルロシミュレーションにより WGI 3 号機と 4 号機のコンプトンイメージングの画質を⽐較した。

Last year, we designed the 4th generation WGI prototype
geometry with the aim of further improving performance. In thisreport, we compared the Compton imaging performance of the
3rd WGI prototype (WGI-3) and the 4th WGI prototype (WGI-4)
by Monte Carol simulation.

Simulated systems and image quality evaluation

シミュレーション⼿法と画質評価⽅法

The WGI-3 and WGI-4 were modeled by the Geant4 Monte

Geant4 シミュレーションにより、WGI 3 号機と 4号機を模擬した(Figure 1)。主な仕様を Table 1 に⽰す。WGI 4 号機では、3 層 DOI 構造の散乱検出器リング（HR-GAGG シンチレータ、内径 8.6 cm）を PET
検出器リング（LGSO シンチレータ、内径 32 cm）の内側に挿⼊した。散乱検出器と吸収検出器のエネル
ギー分解能は、4.6%@ 511 keV および 13.7%@511
keV [4]に設定した。WGI 3 号機のエネルギー分解能
は、実測値にもとづき、散乱検出器で 10.4%@511
keV、吸収検出器で 14.0%@511 keV とした[5]。

Carlo simulation toolkit (Figure 1). Table 1 lists the major
specifications. In the WGI-4, a scatter detector ring (8.6 cm
inner diameter; HR-GAGG crystals) with a three-layer DOI
capability was inserted into a PET detector ring (32 cm innerdiameter; LGSO crystals). The energy resolutions of thescatterer detector and the absorber detector were set to 4.6%
at 511 keV and 13.7% at 511 keV [4], respectively. The energy
resolution of the WGI-3 was set to 10.4% at 511 keV for the
scatterer detector and 14.0% at 511 keV for the absorberdetector based on the measured values [5].

71

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

A 89Zr-injected contrast phantom (Figure 2 (a)) and a89

Zr を注⼊したコントラストファントム（Figure2(a)）とデレンゾファントム（Figure2 (c)）を視野中⼼に配置し、シミュレーションデータを得た。Listmode ordered subset expectation maximization（LM-OSEM）法を⽤いて 909 keV コンプトン画像
再構成を⾏った。感度補正には円柱ファントムのシ
ミュレーションデータを利⽤した。

Derenzo-like phantom (Figure 2 (c)) were modeled andplaced in the center of the field of view (FOV) in thesimulation. The 909 keV Compton image reconstruction was
performed using the list-mode ordered subset expectation
maximization (LM-OSEM) method. Normalization was applied
using the simulated data of a cylindrical phantom.
Figures of merit which were used for image quality evaluation
were the recovery coefficient (RC) value and the spatial

リカバリ係数（RC）と空間分解能を画質評価値とした。リカバリ係数の計算には、Figure 2 (b)に⽰す resolution value. The regions shown in Figure 2 (b) were usedas the region of interest (ROI) for the calculation of RC. The
領域を関⼼領域（ROI）として使⽤した。ホットロッ
hot rod RC value and cold rod RC value (𝑄 , and 𝑄 , ) were
ドとコールドロッドのリカバリ係数（𝑄 , と𝑄 , ）は、 defined by equations (1) and (2). 𝐶 , 𝐶 , and 𝐶 are the,,,
式(1)および(2)で定義した。ここで𝐶 , 、𝐶 , 、𝐶 , は、 average pixel values of hot, BG, and cold ROIs, respectively.
それぞれホット、バックグランド（BG）、
コールド ROI 𝑎 and 𝑎 are radioactivity ratios, and they were 4 and 1,の平均画素値である。𝑎 と𝑎 は設定した放射能⽐で respectively.
あり、それぞれ 4 と 1 である。

Figure 1 Illustrations of the simulated geometries: WGI-3 (a) and WGI-4 (b).

Table 1 Major specifications of the simulated geometries.

Absorber(PET ring)

Scatterer

3rd WGI (WGI-3)

4th WGI (WGI-4)

Scintillator material

GSO

LGSO

Energy resolution @511 keV

14.0 %

13.7 %

Size of crystal

2.9 × 2.9 × 7.5 mm3

3.0 × 3.0 × 20 mm3

Number of crystals / detector

16 × 16 × 4

8×8×1

Number of detectors

40 det. × 4 rings

36 det. × 6 rings

Ring inner diameter

66 cm

32 cm

Axial length

21 cm

16.4 cm

Scintillator material

GSO

HR-GAGG

Energy resolution @511 keV

10.4 %

4.2 %Size of crystal

2.9 × 2.9 × 7.5 mm3

1.5 × 1.5 × 5 mm3

Number of crystals / detector(7 × 7) + (8 × 8)

16 × 16 × 3

Number of detectors

10 det. × 4 rings

10 det. × 4 rings

Ring inner diameter

8.4 cm

8.6 cmAxial length

10.4 cm

10.8 cm

72

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 2 Illustrations of simulated phantoms: the contrast phantom (a),the ROIs used in image quality evaluation (b), and the Derenzo phantom (c).

𝐶 ,
𝑄 ,

𝑎

𝑄 ,

1

𝐶 ,

1

𝑎

1

𝐶 ,

𝐶 ,

結果

100 %

1

100 %

2

Results

Figures 3 (a) and (b) are a comparison of Compton images of
再構成画像からロッド線源の体軸⻑に当たるスラ
イスを加算したコントラストファントムのコンプト the contrast phantom obtained by adding the slices
ン画像の⽐較を Figure 3 (a)、(b)に⽰す。WGI 4 号 corresponding to the axial length of the rod sources from the機の画像では、ホット領域周辺のコントラスト改善 reconstructed images. In the WGI-4 image, the improvementof contrast around the hot area and the improvement of theと BG 領域の均⼀性の向上が視認できる。Figure 3
uniformity of the BG area could be visually recognized. Tableの画像から得られたリカバリ係数を Table 2 に⽰す。
2 shows the RC values obtained from the images in Figure 3.
ホットロッド、コールドロッドともにリカバリ係数
Both hot rod and cold rod RC values of the WGI-4 image were
は WGI 3 号機から向上した。
improved, compared with those of WGI-3.

デレンゾファントムの再構成画像をそれぞれ
Figure 4 (a)、(b)に記す。空間分解能は 3 mm ロッドのプロファイルを⽐較（Figure 4 (c)）した結果、WGI
3 号機では全く分解できていなかった中⼼に近いロッドもわずかに分解できるようになっていた。視野
内全域においてロッドの分離がより明瞭になった。

Reconstructed images of the Derenzo phantom are shown in
Figures 4 (a) and (b). By comparing the profile of the 3 mmrods from the center to the edge (Figure 4 (c)), the spatial
resolution of the WGI-4 was considered to be slightly better
than that of the WGI-3. Moreover, the separation of the rods
became clearer throughout the entire FOV.

まとめ

Conclusion

本研究では、シミュレーションによる WGI 4 号試作機の画質予測を⾏った。WGI 4 号機は、WGI 3 号機
より優れたコンプトン画質を⽰すことが期待された。今後はコンプトン-PET ハイブリッド再構成による画質評価を⾏う。

In this report, we predicted the image quality of the 4th WGIprototype by simulation. The simulated 4th WGI prototype
showed a better Compton image quality than the 3rd WGIprototype. In our future work, we will evaluate the image quality
using the Compton-PET hybrid reconstruction method.

73

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 3 Reconstructed images of the contrast phantom: WGI-3 (a) and WGI-4 (b).

Table 2 Recovery coefficients calculated from Compton images of the contrast phantom.

WGI-3

WGI-4

Hot rod

94.8 %

99.8 %

Cold rod86.2 %

88.5 %

Figure 4 Reconstructed images of the Derenzo phantom:
WGI-3(a), WGI-4 (b) and comparison of the line profiles on the yellow lines in (a) and (b) for the 3 mm rods (c).

Acknowledgements
Collaborators

Sodai Takyu, Hideki Tashima, Fumihiko Nishikido, Taiga Yamaya (QST)
Mikio Suga (Chiba University)

References
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]

E. Yoshida, et al., “Whole gamma imaging: a new concept of PET combined with Compton imaging”, Phys. Med. Biol., 65(2020) 125013.
M. A. Deri, et al., “PET imaging with 89Zr: From radiochemistry to the clinic”, Nucl. Med. Biol., vol. 40, pp. 3-14, 2013.
H. Tashima, et al., “3D Compton image reconstruction method for whole gamma imaging”, Phys. Med. Biol.,65 (2020) 225038.
M. Balcerzyk, et al., “YSO, LSO, GSO and LGSO. A Study of Energy Resolution and Nonproportionality”, IEEE TNS
47(4):1319-1323.
Y. Hirano, et al., “Performance evaluation of a depth-of-interaction detector by use of position-sensitive PMT with a superbialkali photocathode” Radiol. Phys. Technol., vol. 7, no. 1, pp. 57-66, 2014.

74

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

QST 未来 PET 創造研究ユニットが始動！
The QST Future PET Development Unit has been inaugurated!
Although research in radiation measurement physics is active

放射線計測研究が盛んな⽇本であるが、PET 装置の 9 割を輸⼊に頼っており、核医学応⽤では世界に出遅れている。新技術による臨床課題の解決が切望されている中、物理⼯学が果たす役割は⼤きいと考える。そこで QST では、中⾕医⼯計測技術振興財団
から助成を受け、未来 PET 創造研究ユニットを⽴ち上げた。臨床に役⽴つ物理⼯学研究、すなわち Benchto Clinical （B2C）を意識した研究を実践する。

in Japan, about 90% of the PET equipment used is imported,
and Japan lags behind the rest of the world in the applicationof physics to nuclear medicine. We have long thought thatphysics and engineering will play a major role in solving clinicalproblems. Therefore, at QST, we applied for and received a
grant from the Nakatani Foundation, and launched the Future
PET Development Unit. We carry out physics and engineeringresearch that is clinically useful, which we call “Bench to
Clinical (B2C)”.

現在の PET は、体外に放出された放射線の数%しCurrent PET systems can only detect a few percent of the
か検出できていない。検出器のトンネルを⻑くしてradiations emitted outside the body. The approach of
⽴体⾓を⾼めるアプローチは、装置が⾼価格になる increasing the solid angle by extending the detector tunnel not
だけでなく、⾓度揺動による解像度劣化をさらに進 only increases the cost of the device, but also further degrades
めてしまう。そこで我々は、来る認知症 PET 時代に the resolution due to the angular deviation. Therefore, in
備えて、最も理想的な頭部専⽤ PET 装置の開発を⾏ preparation for the coming era of PET for dementia
った。これは、世界初の半球状検出器配置を特徴とす diagnostics, we have developed the most ideal brain PET
system. This is the first PET system in the world to feature a
る PET 装置であり、従来の円筒型 PET 装置と⽐べ、
hemisphericaldetectorarrangement.
Comparedto
最も少ない検出器数でも⾼い感度を維持し、⾓度揺
conventional cylindrical PET systems, it maintains high動の影響を最⼩化できる。本装置は、アトックスとの sensitivity with the least number of detectors and minimizes the
共同研究を経て、2022 年 1 ⽉に製品名「Vrain」とし effects of the angular deviation. After collaboration with ATOX,
this device was successfully commercialized under the productて実⽤化に成功した。
name “Vrain” in January 2022.

未来 PET 創造研究ユニットでは、このような成功体験をもとに医⼯連携をより⼀層進め、部位を限定することなく感度を⾼められる次世代 PET の開発を⽬指す。具体的には、PET にコンプトンカメラ法を融合することで、利⽤可能なすべての放射線を診断に役⽴てる Whole Gamma Imaging（WGI）を具現化する。
（⼭⾕泰賀）

Based on this successful experience, the Future PET
Development Unit is now working to further advance medicineengineering collaboration and aiming to develop the nextgeneration PET that can increase sensitivity in whole-bodycounting. Our key idea is to combine PET with the Compton
camera method to realize the new concept of whole gamma
imaging (WGI), which makes use of all available radiations fordiagnostic imaging. (Taiga Yamaya)

75

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

中⾕医⼯計測技術振興財団がサポート

The Nakatani Foundation supports our activity

医⼯計測技術分野における技術開発や技術交流等の促進と⼈材の育成を⽬的に幅広い助成事業を展開している中⾕医⼯計測技術振興財団は、その助成事業の⼀つとして、新たな技術・学術、応⽤分野を開くための基盤を⽣み出すと共に、グローバルに活躍す
る若⼿研究者の育成を⽬的に、⻑期⼤型研究助成（5年間で最⼤ 3 億円）を実施している。

The Nakatani Foundation offers a wide range of subsidy

その第４回⽬として、⼭⾕らによる提案が採択され、核医学診断のイノベーション拠点となる「未来PET 創造研究ユニット」を 2022 年 4 ⽉に QST 内に設⽴した。放射線の⼈体への影響や医学利⽤などの分野で世界有数の研究機関である QST は、世界初のヘルメット型 PET 装置の実⽤化に成功するなど世界最先端の技術開発に携わっている。

In 2022, the proposal by Dr. Yamaya and his group was

programsforthepurposeofpromotingtechnology

development and exchange in the field of medical engineeringand training of human resources. One of the programs is theLong-term Large-scale Research Grant (up to 300 million yen
over five years), which is being implemented with the aim ofcreating a basis for opening up new applied science andnurturing young researchers who are active globally.

adopted, and the Future PET Development Unit wasestablished within QST in April 2022 as an innovation base fornuclear medicine diagnosis research. QST, one of the world's
leading research institutes in the fields of radiation research foreffects on the human body and medical applications, isinvolved in the development of state-of-the-art technologies;
one example was the successful commercialization of theworld's first helmet-type PET system.

本ユニットは、⽇本初の PET 開発をルーツとする
⼭⾕ラボが中⼼となり、東北⼤学、千葉⼤学、獨協医
科⼤学、ミュンヘン⼤学をはじめ、国内外の研究機関と協⼒体制を組む。そして、QST の独⾃コンセプト
である WGI へのパラダイムシフトにより、核医学診断のイノベーションの促進および実⽤化を⽬指す。

This unit is centered on a laboratory in QST that has its rootsin the development of Japan's first PET device, and cooperates
with research institutes in Japan and overseas, including
TohokuUniversity,

Chiba

University,

DokkyoMedical

University and Ludwig-Maximilians-Universität München. This
unit aims to promote innovation in nuclear medicine byreplacing PET with WGI, which is QST's original concept.

この取り組みにより、低コストかつ低被ばくでこれまで⾒えなかった臓器連環や新しいバイオマーカ
ーを可視化するなど、⾰新的な医療技術の創出が期待される。また、将来の核医学分野を⽀える若⼿研究者の育成にも貢献する。
（中⾕医⼯計測技術振興財団/QST プレスリリースより⼀部改変）

Expectations are high for creating such innovative medical
technologies as the visualization of previously unseen organ
linkages and new biomarkers, at low cost and with low
radiation exposure. The unit will also contribute to thedevelopment of young researchers who will support nuclear
medicine in the future. (Partially modified from the Nakatani
Foundation/QST press release)

左より、中⾕財団松森信宏事務局⻑, 家次恒代表理事, QST ⼭⾕上席研究員(当時), 平野俊夫理事⻑, ⾼橋主幹研究員, 東北⼤⿊澤俊介准教授
From left, Executive Director N. Matsumori*1, Representative Director H. Ietsugu*1, Senior Principal Researcher T. Yamaya*2, President T.
Hirano*2, Principal Researcher M. Takahashi*2, Associate Professor S. Kurosawa*3. (*1 Nakatani Foundation, *2 QST, *3 Tohoku U.)

76

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プローブ型術中ガイド PET の画像化シミュレーション
Imaging simulation of intraoperative PET
with a hand-held detector
⽯川 ⼤洋 実習⽣/千葉⼤ （⽻⽯研究室 学部 4 年⽣）
Taiyo Ishikawa, Trainee / Chiba University (Haneishi-lab, B4)
はじめにIntroduction

がん⼿術中にがんの位置や切除範囲を正確に知ることは難しく、根治性と低侵襲性の両⽴が外科⼿術の⼤きな課題となっている。すなわち、がんの取り残しを恐れて切除範囲を広げると、臓器損失・機能低下が⼤きくなってしまう。そこで、イメージング技術を応⽤した術中⽀援システムの研究が⾏われている。
中でも、深部のがんでも 3 次元で可視化可能な PETの応⽤が注⽬されており、PET ガイド化⼿術の有⽤性が吉井らによって報告されている[1]。

It is difficult to know the exact location and extent of cancer
resection needed during an actual cancer surgery. Therefore,making both a radical and minimally invasive resection is amajor challenge in surgery. In other words, if the extent ofresection is widened so as to prevent leaving cancer cells
behind, organ loss and functional deterioration will increase.
Therefore, research is being carried out on intraoperative
support systems based on imaging technologies. Among thesetechnologies, the application of PET, which can visualize evendeep cancer in three dimensions, is attracting attention, andthe usefulness of PET-guided surgery has been reported [1].

術中 PET システムの要件は、⼗分な開放空間の確 Several intraoperative PET systems have been proposed.
保と迅速な PET 画像の提⽰である。先⾏研究として、 Three examples are: OpenPET [1], in which an elliptical
楕円状の検出器リングを患者に対し斜めに配置する detector ring is placed at an angle to the patient; the system
OpenPET [1] や、ロボットアームの先端に検出器パ with a detector panel mounted on a robotic arm [2]; and theネルを搭載したシステム [2]、体内に挿⼊した腹腔 system using a combination of a laparoscopic detector inserted
inside the patient’s body and a detector array placed outside
鏡型検出器と体外に配置した検出器アレイを組み合the body [3]. However, none of these systems have been put
わせて使うシステム [3] などが提案されているが、to practical use. We think this is because these methods do not
いずれも実⽤化に⾄った例はない。その理由として meet two requirements for an intraoperative PET system: a
は、リング状検出器やロボットアームが⼿術の妨げ sufficient open space and rapid presentation of PET images.
となる点や、腹腔鏡型検出器では⼩型ゆえ放射線検 Massive equipment like a detector ring or a robotic arm mayinterfere with the surgical process. The small size of the
出感度が低くなってしまう点が考えられる。
laparoscopic detector reduces the sensitivity of radiation

本研究では、⼿持ちの検出器で術野をなぞるようにして PET イメージングを⾏うコンセプトの具現化を⽬指す。コインで削ると⾒えてくるスクラッチカードに例えて、提案コンセプトを Scratch-PET と名付けた（Figure 1）。具体的には、⼿持ちプローブ型
検出器とベッド下配置あるいはベッド内蔵のパネル検出器との間で消滅放射線を同時計数検出する。先⾏研究と⽐較し、開放空間の広さや汎⽤性の⾼さに加えて、検出器を⾼感度化しやすい利点がある。

detection, which may result in a long measurement time.
In this study, we aim at realizing a concept for intraoperative
PET imaging by scanning the surgical field with a hand-helddetector. We named this concept "Scratch-PET" in analogy toscratch cards (Figure 1). Specifically, the system detects
coincidences of annihilation radiation between the hand-heldprobe-type detector and a panel detector placed under the bed
or built into the bed. Compared to previous systems, ScratchPET should have advantages of a large open space, goodversatility , and easy realization of high detector sensitivity.

今回は、Scratch-PET のデモンストレーションと実現に向けた課題点の洗い出しの⽬的で、計算機シ
ミュレーションを⾏ったので報告する。

Here, we report on computer simulations conducted todemonstrate feasibility of the Scratch-PET and to identify
issues for its realization.

77

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Method⼿法

提案システムによるデータ取得をモンテカルロシ Data acquisition by the proposed system was simulated by the
Geant4 Monte Carlo simulation code. For the movement of the
ミュレーションコード Geant4 でモデル化した。⼿hand-held detector, an irregular trajectory was set as shown in動の検出器移動は、Figure 2 のような不規則な軌跡
Figure 2, and the movement was reproduced by alternately
を設定し、検出器位置の変更とシミュレーションの changing the detector position and running the simulation. For
実⾏を交互に繰り返すことで再現した。簡略化のた simplicity, the detector was always kept pointing toward the
め、検出器は常に y 軸負⽅向（垂直下向き）に向け negative y-axis (i.e., vertically downward). A phantom (1 MBq
たままとした。撮影対象には径 3, 4, 6, 8, 10mm の positron distribution) consisting of rods of 3, 4, 6, 8, and 10 mm
ロッド（⾼さはいずれも 5mm）から構成されたファ in diameter (all 5 mm in height) was used as the imaging target(Figure 3). The phantom was positioned at the center of theントム（1MBq の陽電⼦分布）を使⽤した(Figure 3)。
field of view, but three different datasets were obtained by
そして、ファントムを異なる 3 ⽅向に向けて（位置 changing the phantom direction facing three differentは視野中⼼）、3 通りの実験を⾏った。それぞれ directions. Image reconstruction was then performed using the
MLEM 法により画像再構成を⾏った。
MLEM method.
具体的には、1.6×1.6×15mm3 の LYSO 結晶を
16×16 個配列した検出器を 81 個使⽤し、ベッド側検出器アレイは体軸⽅向に 8 列、体軸横断⽅向に 10列の構成とした。このとき、空間分解能の低下を避けるため、両端の 2 列分の検出器を内側へ傾けて配置した。⼿持ちプローブ⽤には 1 個を配置した。Timeof-flight 時間分解能は 300ps とした。6 分間の計測の間、プローブ型検出器は 2 秒ごとに 10ｍｍの速度で移動するように設定した。なお、外部センサーなど
により軌跡は正確に計測できていると仮定した。

In the simulation, 81 detectors each consisting of 16 x 16 LYSO
crystals of 1.6 x 1.6 x 15 mm3 were used. The bed side detector
array consisted of 80 detector units (8 rows in the body axis
direction and 10 rows in the transverse body axis direction).
The two rows of detectors at both ends were tilted inward to
avoid loss of spatial resolution. The last detector was used as
the hand-held probe. 300 ps time-of-flight resolution was given.
The probe detector was set to move at a rate of 10 mm every
2 s during the 6-min measurement. In this simulation study, we
assumed the trajectory was measured accurately by an
external sensor or other means.

Figure 1 Proposed “Scratch-PET” intraoperative PET system with a hand-held detector.

Figure 2 The simulated system (left) and the hand-held detector trajectory (right).

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 3 The simulated phantom.

結果

Results

ファントムの向きごとの再構成画像を Figure 4 に⽰
す。Axial および Sagittal ⽅向に置いた場合は直径4mm、Coronal ⽅向に置いた場合は直径 3mm のロッドを明瞭に視認できた。しかし、Axial およびSagittal ⽅向に置いた場合では、ロッドが y 軸⽅向に延びるようなアーチファクトが確認された。

Reconstructed images for each phantom orientation are shownin Figure 4. Rods of 4 mm in diameter were clearly visible in
the axial and sagittal cases, and the rods of 3 mm in diameter
were clearly visible in the coronal case. However, in the axial
and sagittal cases, artifacts of distortion along the y-axis
direction were seen.

Figure 4 Simulated geometries (top) and the reconstructed images (bottom).

考察

Discussion

提案システムは撮影対象の Coronal 断⾯を明瞭に描出できることが分かった。Axial および Sagittal ⽅向に置いた場合に発⽣したアーチファクトの原因は、検出可能な LOR の投影⾓度が限定的であることにあり、投影⾓度に制限のある PET において共通する課題である。深部のがんを 3 次元で描出できるという PET の強みを⽣かすには、深さ⽅向の正確な画像化が必須であり、これは今後の課題である。

The proposed system was found to be able to clearly image
the coronal plane of the imaging target. The artifacts generated
in the axial and sagittal cases were caused by the limited
projection angle of the detectable LOR, a common issue in
PET with limited projection angles. In order to take advantage
of PET to visualize deep cancer in three dimensions, accurate
imaging in depth is essential, and this is an issue for the future.

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Conclusion

まとめ

⼿持ちプローブ型検出器による術中ガイド PET シ We proposed an intraoperative PET system with a hand-heldprobe detector and conducted its computer simulation. We are
ステムを提案し、計算機シミュレーションを⾏った。
currently developing a dedicated image reconstruction
現在は専⽤の画像再構成アルゴリズムを開発中であ algorithm.
る。

Acknowledgements
Collaborators

Yuma Iwao, Go Akamatsu, Sodai Takyu, Hideaki Tashima, Taiga Yamaya (QST)
Hideaki Haneishi (Chiba University)

References
[1]
[2]
[3]

Yoshii, Y., Tashima, H., Iwao, Y. et al. Immuno-OpenPET: a novel approach for early diagnosis and image-guided surgery forsmall resectable pancreatic cancer. Sci. Rep. 10, 4143 (2020)
Jiang J, Li K, Komarov S, et al. Feasibility study of a point-of-care positron emission tomography system with interactive
imaging capability. Med. Phys. 46(4), 1798 (2019).
Liyanaarachchi, M.R., Shimazoe, K., Takahashi, H. et al. Development and evaluation of a prototype detector for an
intraoperative laparoscopic coincidence imaging system with PET tracers. Int. J. CARS 16, 29 (2021)

80

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

核医学による術中診断：鉗⼦型ミニ PET の開発
Intraoperative nuclear medicine diagnosis:
development of a forceps-type mini PET
⾼橋 美和⼦ 主幹研究員
Miwako Takahashi, Principal Researcher
はじめにIntroduction

F-FDG PET は多くの癌診断に役⽴っているが、 18F-FDG PET is widely used in diagnosing malignant tumors,
18
その応⽤範囲はまだ限定的である。その理由の⼀つ but the application of F-FDG PET is limited because theとして、核医学の実施が管理区域内に限られている clinical practice of nuclear medicine is restricted to radiationことが挙げられる。例えば、術前の全⾝ FDG-PET で controlled areas in hospitals. For example, findings of ametastatic lymph node (LN) in PET images cannot be precisely
得られた転移リンパ節の所⾒は、⼿術中に患者さん
localized in patients during surgery, therefore the findings are
体内において、その位置を同定することが困難であ
not helpful in surgery. Furthermore, our previous study on LN
るため、外科治療に⼗分役⽴つことが出来ていない。
diagnosis showed that the diagnostic sensitivity with preまた、術前 FDG-PET と外科治療が同⽇になされたoperative FDG-PET was only 29%, while it was 95% when we
⾷道癌患者を対象に、外科治療で摘出されたリンパ diagnose LN using each LN radioactivity measured by a well節を、井⼾型放射能測定装置により FDG 濃度を計測 type counter. Intraoperative measurement of LN radioactivity
し結果、転移リンパ節診断能は、感度 95%であった。 would be able to provide diagnostic information on metastases
⼀⽅、術前 FDG-PET では感度 29%であり、転移リ with high sensitivity and precise localization, which may lead
ンパ節の検出感度も低いことが分かった[1]。術中に to optimization of LN resection.
リンパ節の FDG 計測を⾏えれば、位置の同定と感度
We focused on the shape of the forceps, which are one of theの上昇により、術中リンパ節診断が可能となり、郭清
metal instruments used in endoscopic surgery. Mounting a
範囲の適正化など、外科治療に役⽴つことが期待さ
detector on each tip of the forceps gives a pair of coincidence
れる。
18

detectors that can measure two annihilation radiations emitted
from the FDG-accumulated region. We called this a forceps-

腹腔鏡⼿術など鏡視下⼿術において、狭い体腔内でも外科医の⼿のように術操作を⾏う器具の⼀つに鉗⼦がある。そこで、鉗⼦先端に⼀対の PET 検出器を搭載し、18F により放出される 2 本の消滅放射線を同時計測する装置を考案した。これを鉗⼦型 PET と名付けプロトタイプを作製した。現在、この鉗⼦型
PET を⽤いて、⾷道癌外科治療により摘出されたリ
ンパ節の FDG 濃度を計測する ex-vivo study を実施しており、その中間解析を⾏った。

type PET, and we have now conducted an ex-vivo clinical study
to measure the radioactivity of LN resected by esophagectomyof patients who underwent FDG-PET before the surgery on thesame day. Here, we report the interim results of the ex-vivo
study.
Furthermore, esophagus and adjacent LNs are resected as amass in esophagectomy, therefore, we also obtained theimages of the resected esophagus with CLS-PET, which is asmall portable PET system we developed (Figure 1).

また、胸部⾷道癌外科治療では、原発巣を含む⾷道が周囲リンパ節とともに全摘されるため、すでに開発した⼩型 PET（CLS-PET）を⽤いて、切除されたリンパ節や⾷道の撮像も⾏った（Figure 1）。

81

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 1 Photo of the CLS-PET (a) and with a forceps-type PET on the attached desk (b),a representative FDG image of resected esophagus by CLS-PET (c), and a fusion of the FDG image and actual specimen (d).
(The stickers on the specimen in (d) indicate the lymph node number.
The solid arrows mark a primary lesion and the dashed arrows, a metastatic lymph node in (c) and (d).).

Figure 2 Forceps-type PET (a), LNs measurement with forceps-type PET used in an operating room (b,c).

Ex-vivo study

Ex-vivo study

術前 FDG-PET に続いて外科治療が⾏われた⾷道
癌患者 10 例に対し、外科治療により摘出されたリン
パ節を鉗⼦型 PET により計測した（Figure 2）。計測
時間は 1 か所あたり 30 秒とし、得られたカウントはFDG 投与時刻における放射能濃度に変換した。計測
し得たリンパ節は合計 73 個、うち、7 個が病理学的にリンパ節転移と診断された。鉗⼦ PET 計測値による診断能は感度 86％、特異度 63％であった（Figure3）。

Ten patients with esophageal cancer underwent FDG-PET andsurgery on the same day. We measured the LNs immediately
after resection in the operating room (Figure 2). The
measurement time was 30 s for each region, and the values
measured by the forceps-type PET were converted toradioactivity (Bq) at the time of FDG (4.5 MBq/kg) injection. A
total of 73 LNs were analyzed, including 7 pathologicallydiagnosed metastatic LNs. We obtained the diagnostic ability
with the sensitivity of 86% and the specificity of 63% （Figure3）.
The resected esophagus including primary cancer and

CLS-PET 画像で計測し得た合計 156 個のリンパ節、うち 13 個が病理学的に転移リンパ節と診断された。画像上、視覚的にリンパ節を同定し、関⼼領域を設定することで得た放射能計測による診断能は、感度 85%、特異度 72%であった。

adjacent LNs were measured with CLS-PET. A total of 156 LNs
were identified on the images, including 13 LNs pathologicallydiagnosed as metastatic LNs. Regions of interest were placedon LNs visually identified in the images, and radioactivity ofeach LN was calculated. We obtained the diagnostic ability
with the sensitivity of 85% and the specificity of 72%.

診断能を向上させるために、FDG のリンパ節集積に関与する因⼦を検討し、術前の化学療法の有無による影響を明らかにすることとした。

To improve the diagnostic potential, we focused on the effectof neoadjuvant chemotherapy (NAC) as a factor affecting FDG
accumulation in LNs.

82

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 3 Plots of LNs radioactivity measured by the forceps-type PET according to pathological diagnosis.

Figure 4 Box-and-whisker plots of FDG activity in LNs from patients with neoadjuvant chemotherapy (NAC)
and those from patients without NAC. There was no statistical difference in metastatic LNs (a),but there was a difference in non-metastatic LNs (Mann–Whitney U test; p<0.001) (b).

術前化学療法のリンパ節 FDＧ集積への影響

Effect of neoadjuvant chemotherapy on FDG in LNs

術中リンパ節診断能を向上させるために、術前化学療法の有無による FDG リンパ節集積の違いを明らかにした。

To improve intraoperative LN diagnostic potential using FDG,

予備試験（2014 年から 2016 年、東⼤病院にて実施）により得られた合計 1073 個のリンパ節データを後⽅視的に分析した。この予備試験では、FDG-PETと外科治療が同⽇に⾏われた⾷道癌患者 20 例を対象に、切除リンパ節の FDG を井⼾型放射能測定装置により⾏った。術前化学療法を⾏ったのは 10 例（化学療法と外科治療の期間は平均 22 ⽇）であった。術前化学療法あり群・なし群の間で、転移リンパ節（38We retrospectively investigated the data obtained from ourwe investigated the difference of FDG accumulation in LNs
between patients with and without NAC.

previous study which was conducted in the University of Tokyo
Hospital from 2014 to 2016. Twenty patients with esophageal
cancer underwent FDG-PET and surgery on the same day,including 10 patients who received NAC (average interval was
20 days between NAC and surgery). Radioactivities of a totalof 1073 LNs including 38 metastatic LNs were measured witha well-type counter after resection, and compared between
patients with and without NAC, and then, the expected83

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research個）の放射能濃度、⾮転移リンパ節（1035 個）の放射能濃度を⽐較し、期待される診断能を算出した。

diagnostic potential was calculated.

⾮転移リンパ節の FDG 濃度は、化学療法あり群
は、なし群に⽐して有意に低かった(Mann-Whitney
U-test, p<0.001)（Figure 4）。転移リンパ節においては、両群に有意な差はなかった(p=0.286)。

lower in radioactivity than those of patients without NAC

Non-metastatic LNs of patients with NAC were significantly(Mann-Whitney U-test, p<0.001) (Figure 4). Metastatic LNs did
not show any difference between the two patient groups(p=0.286).
The optical threshold to diagnose metastatic LNs based on the

Receiver operating characteristic 曲線により得た最適閾値を⽤いると、期待される診断能は化学療法あり群で、感度 96%、特異度 83%、化学療法なし群
で、感度 92%、特異度 83%であった。

receiver operating characteristic curve provides the expected
diagnostic ability; the sensitivity and specificity were 96% and83%, respectively, in patients with NAC, and they were 92%
and 83% respectively, in patients without NAC.

まとめ

Conclusion

開発した鉗⼦型 PET および⼩型 PET（CLS-PET） The ex-vivo study with the forceps-type PET and CLS-PET isを⽤いて、摘出されたリンパ節の計測を⼿術室にお now being conducted. The interim results suggested that the
いて⾏った。中間解析の結果、さらなる診断能の向上 diagnostic potential has not been sufficient.
が必要と考えられた。
To improve the diagnostic potential, the effect of NAC on FDG
accumulation in LNs was investigated using the data obtained

FDG の LN 集積に関連する医学的因⼦として術前化学療法の有無に着眼したところ、術前化学療法を⾏った群では⾮転移リンパ節の FDG 集積が低下することが分かり、擬陽性率を低減できることが⽰唆された。

from our previous study. As a result, we found NAC can reduce
FDG accumulation in non-metastatic LNs, potentially leading
to a lower false-positive rate.
In the future, we expect that the forceps-type PET can be used
to diagnose LNs intraoperatively before resection and for CLS-

今後、鉗⼦型 PET は術中のリンパ節切除前に FDG
計測を⾏い、⼩型 PET では、摘出直後に原発巣を含む標本を迅速に計測し、癌細胞の分布を迅速に知る⼿段となることが期待される。

PET to image primary cancers and LNs immediately after
resection in operating rooms. These new devices will be
helpful to identify malignant tumors during surgery.

Acknowledgements
Collaborators

Sodai Takyu, Ryotaro Ohashi, Taiga Yamaya (QST)
Hiroto Hayashi, Ayano Nakajima, Kazuya Kawamura (Chiba University)
Shigeki Ito (Mirai-imaging Corp.)
Kosuke Nakane, Shinichiro Shiomi, Yasuhiro Okumura, Koichi Yagi, Shuntaro Yoshimura, Susumu Aikou,
Yasuyuki Seto (University of Tokyo Hospital)

Grants

AMED (JP 22hm0102078h0003)

References[1][2]

S. Yoshimura, et al., “One-by-One Comparison of Lymph Nodes Between 18F-FDG Uptake and Pathological Diagnosis in
Esophageal Cancer.” Clin Nucl Med. vol. 45, pp. 741-746, 2020
M. Takahashi, et al., “A design of forceps-type coincidence radiation detector for intraoperative LN diagnosis: clinical impact
estimated from LNs data of 20 esophageal cancer patients.” Ann Nucl Med. vol. 36, pp. 285-292, 2022

84

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research鉗⼦型ミニ PET の性能改善に向けたシミュレーション
Simulation study for an intraoperative forceps-type PET
⼤橋 遼太郎 QST リサーチアシスタント/千葉⼤学（⼭⾕研究室 修⼠ 1 年）
Ryotaro Ohashi, QST Research Assistant / Chiba University (Yamaya-lab, M1)
はじめにIntroduction

がんの外科治療におけるリンパ節郭清範囲の最適化は重要なテーマの⼀つである。特に、⾷道癌外科治療では、頚部や縦郭深部におけるリンパ節郭清が合併症と関連することが指摘されている。⼀⽅、切除したリンパ節のうち、転移が認められたものはわずか5％であったという報告[1]もあり、リンパ節診断により郭清範囲を縮⼩化できれば、合併症を軽減できる可能性がある。我々は、がん転移のバイオマーカとして、ブドウ糖類似体である 18F-FDG の集積量（放射能）に着⽬した。18F-FDG-PET と外科治療が同⽇になされ、切除リンパ節の FDG を計測し得た臨床研
究によれば、転移リンパ節の放射能閾値を 620Bq（4.5MBq/kg 投与 3 半減期後を想定）とすると、感度 94.7%・特異度 78.7%の診断が得られている[2]。
そこで、術中の切除前にリンパ節の放射能が計測できれば、転移診断が可能になると考え、それを可能とする鉗⼦型ミニ PET の開発を⾏っている。

Optimization of the lymph node dissection area in the surgicaltreatment of cancer is an important theme. Especially in thesurgical treatment of esophageal cancer, it has been pointed
out that lymph node dissection in the neck and deep
metastasis are associated with complications. On the other
hand, there is also a report that only 5% of the resected lymph
nodes showed metastasis [1], suggesting that if the area ofdissection can be reduced through better lymph nodediagnosis, complications can be reduced. We focused on theaccumulated amount (radioactivity) of 18F-FDG, a glucose
analogue, as a biomarker of cancer metastasis. According to aclinical study in which 18F-FDG-PET and surgical treatment
were performed on the same day and 18F-FDG in resected
lymph nodes could be measured, the radioactivity threshold ofmetastatic lymph nodes was 620 Bq (assuming 3 half-lives
after administration of 4.5 MBq/kg). ), a diagnosis with asensitivity of 94.7% and a specificity of 78.7% was obtained[2]. Therefore, if radioactivity in lymph nodes can be measured
before resection intraoperatively, it will be possible to diagnose
metastatic lymph nodes.

鉗⼦型ミニ PET は、直径 12mm のトロッカー内に収まる把持鉗⼦の両端にシンチレーション検出器を搭載し、18F からの消滅放射線を同時計数する。この放射線検出効率は、検出器と放射線源の幾何学的配置関係に⼤きく依存するため、定量的な放射能測
定には放射線源位置の特定が必要不可⽋である。⼀般に、放射線源位置は対向シンチレータ結晶を結ぶ
同時計数線上に定まり、結晶を細分化するほど⾼い
位置分解能を実現できる。そこで、各シンチレータ結晶を 2×2 配列に分割し、得られる 16 組の同時計数カウントとニューラルネットワーク（NN; Neural
Network）を使って線源位置を推定することを検討した。また、線源位置情報とその他の幾何学配置条件を加味した適切な放射能推定式の作成も併せて⾏ったので報告する。

The forceps-type mini-PET is equipped with scintillation
detectors on both ends of grasping forceps that can passthrough a trocar with a diameter of 12 mm, and it detects theannihilation photon from

18

F-FDG. Since the radiation

detection efficiency greatly depends on the geometricarrangement relationship between the detector and theradiation source, it is essential to specify the position of theradiation source for a quantitative radioactivity measurement.
In general, the position of the radiation source is determinedon the LOR (line of response) connecting opposing scintillator
crystals, and the division of the crystal makes the positional
resolution achieved higher. Therefore, we divided eachscintillator crystal into a 2 × 2 array, and considered estimating
the source position using the obtained 16 pairs of coincidence
counts and a neural network (NN). In addition, we also
developed an appropriate radioactivity estimation formula thattakes into account thesource positional information andother geometric conditions.

85

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics ResearchMaterials and methods

⼿法

1000 パターン分の多様な幾何学配置条件を模擬 We simulated various geometric arrangement conditions for
し、同時計数カウントと放射能についてのデータセ 1000 patterns and generated data for coincidence counting
and radioactivity. A simulated 2 x 2 array detector (A, B, C, D)
ットを作成した。模擬した 2×2 配列検出器
and a hypothetical metastatic lymph node are shown in Figure（A,B,C,D)と仮想的な転移リンパ節を Figure 1 に⽰
1. This detector outputs 16 pairs of coincidence counts (A-A',
す。この検出器は、線源位置を反映した 16 組の同時 A-B', ..., D-D') that reflect the source position. The detector as
計数カウント（A-Aʻ、A-Bʼ、…、D-Dʻ）を出⼒する。 a whole has a semispherical shape, with a semi-cylindrical
検出器全体としては、半円筒型（H15 mm×φ10 (H15 mm×φ5 mm) BGO scintillator (density: 7.13 g/cm3)mm）BGO シンチレータ（密度：7.13g/cm3）の先端 whose tip is cut into a spherical shape. The energy resolution
部を球形に削り出した半割砲弾形状である。エネル is 14% at 511keV and the dead time is 256 ns. In addition,
metastatic lymph nodes were assumed to have an 18F volume
ギー分解能は 14%@511keV、不感時間は 256ns としradiation source (radioactivity: 0-1.5 kBq) distributed in a
た。また、転移リンパ節は⽔でできた球ファントム内
spherical phantom made of water. However, the size andに 18F 体積線源（放射能：0〜1.5kBq）を分布させた position of the spherical phantom and radiation source wereものとした。ただし、球ファントムと放射線源のサイ randomly generated. At this time, the detector pair opened andズや位置はランダムに⽣成された。このとき、球ファ closed around the rotation axis (10 mm radius of rotation from
ントムの挟む位置や⼤きさによって、検出器対は回 the back end of the crystal to the rotational axis ) depending on
転軸（シンチレータ後端から回転軸までの回転半径 the sandwiched position and size of the spherical phantom.
は 10 mm）を中⼼に開閉する。同時計数エネルギー The coincidence energy window was 400-600 keV, thecoincidence time window was 12 ns, and the measurement
ウィンドウは 400-600 keV、同時計数タイムウィン
time was 30 s.
ドウは 12 ns、測定時間は 30 秒間とした。

Figure 1 Detector and an example of metastatic lymph nodes modeled by Geant4

作成した NN モデルは、正規化した 16 組の同時計 The NN model takes 16 normalized coincidence counts as
数カウントを⼊⼒とし、線源の平均位置座標（X、Z） input and outputs the average position (X, Z) of the source. By
trial and error, the intermediate layer was set to 32 units x 3を出⼒する。試⾏錯誤により、中間層は 32 ユニット
layers, and ReLU was used as the activation function. The
×3 層とし、活性化関数は ReLU を⽤いた。最適化
optimization algorithm was RMSProp, and the loss function
アルゴリズムは RMSProp、損失関数は平均⼆乗誤差 was the mean squared error. Data were divided into the ratioとした。データは 3 対 1 の⽐率で、モデルの学習（エ of 3:1, and were respectively used for model training (epochs,
ポック: 200、バッチサイズ: 50）と検証に使⽤した。 200; batch size, 50) and validation.
For radioactivity estimation, a generalized linear model (GLM)

放射能の推定には、線源位置座標と検出器の開き⾓度を説明変数にもつ⼀般化線形モデル（GLM;
generalized linear model）を⽤いた。想定した GLM
は、log（全崩壊数）＝線源位置座標＋検出器の開き
⾓度+log（同時計数カウント）である。実質的に放射能値を意味する全崩壊数はポアソン分布に従うと仮定し、線形化のためのリンク関数は log を指定しwas used with source position (x, z) and detector opening
angle as explanatory variables. The assumed GLM formula
was log (total number of decays) = source position coordinate+ detector opening angle + log (coincidence count). The total
decay number, which essentially means the radioactivity value,
was assumed to follow a Poisson distribution, and the linkfunction for linearization was specified as a log function.

86

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

た。回帰係数は NN モデルの学習⽤に使⽤したデー
タにフィットするように決定した。

Regression coefficients were determined to fit the data used

結果と考察

Results and discussion

線源位置の真値と NN による推定値について、
Figure 2 に⽰す。特に検出器の先端付近のように、
同時計数カウントの絶対量が⼩さいと精度が低くなる傾向があった。しかしながら、X、Z 座標ともに決定係数 R2 は 0.9 以上で、RMSE（Root Mean Squared
Error）も 1 mm 以内にとなり、あてはまりの良いモデルであるといえる。

Figure 2 shows the true value of the source position and thefor training the NN model.

estimated value obtained by the NN model. In particular, when
the absolute amount of coincidence counts is small, such asnear the edge of the detector, the accuracy tends to be low.
However, the coefficient of determination R2 is 0.9 or more forboth the x and z position values, and the RMSE (root meansquared error) is also within 1 mm, so the model fits the data
well.

Figure 2 Accuracy of source position predicted by the NN model: x position (a) and z position (b).
The calculated RMSE (root-mean-square error) and R2 are also shown.

Figure 3 Simulation results: relationship between activity and coincidence counts (a) andrelationships between detection efficiency and three geometrical parameters (b) to (d).
Figure 3(a) shows the obtained coincidence counts for the

Figure 3 (a)は測定した放射能に対して、得られた同時計数カウントを⽰す。このように同時計数カ
ウントと放射能が⼀対⼀で対応しなければ、定量的な放射能推定は実現しない。シミュレーションによれば、放射線検出効率がばらけてしまう要因は、特に、Figure 3 に⽰した線源の X 座標(b)と Z 座標(c)、検出器の開き⾓度(d)の寄与が⼤きかった。得られたの 3 つの幾何学的パラメータと放射線検出効率（同時計数/全崩壊数）に対して、GLM でポアソ

measuredradioactivity.

correspondence

If

betweenthere

iscoincidencenoone-to-one

countsandradioactivity, quantitative estimation of radioactivity cannot berealized. According to the simulation, the factors that cause theradiation detection efficiency to vary are the x position values
and z position values of the radiation source shown in Figures
3(b) and (c), respectively and the opening angle of the detector(d). We performed Poisson regression in GLM on the threegeometric parameters obtained and the radiation detection

87次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Researchefficiency (coincidence count/total decay count). Then,

ン回帰を実⾏し、モデルを適合させたところ、X、Z 座標に対しては 2 乗に、開き⾓度に対しては 1 乗に有意確率 p<0.01 で有意に強い効果が検出された。作成した式は以下の通りである。
log 𝑑𝑒𝑐𝑎𝑦

4.81

25.32𝑥26.00𝑧significantly strong effects were detected for the x and Z
positions to the second power and for the opening angle to thefirst power with a significance probability of p<0.01. The
developed formula is as follows.

18.18𝑧Figure 4 (a)は測定した真の放射能と GLM によって回帰された放射能について⽰している。また、Figure 4 (b)はそれら真値と推定値の誤差を真の放射能で割って 1kBq あたりに換算したものである。
誤差の平均値は 0 付近となり、相対誤差（標準偏差）は真値に対して 42%（0.42kBq)であった。

0.087𝑎𝑛𝑔𝑙𝑒

log 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑝𝑡

𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟

Figure 4 (a) shows the measured true radioactivity and the
GLM-estimated radioactivity. Figure 4 (b) shows the error
between the GLM-estimated activity and the true radioactivity,
which are converted into the value per 1 kBq. The averagevalue of the error was around 0, and the relative error (standard
deviation) was 42% (0.42 kBq) against the true value.

Figure 4 Radioactivity estimation: relationship between the true activity and the estimated activity obtained by the GLM (a),and the error between the true activity and the estimated activity by GLM (b).

まとめConclusion

シミュレーションにより、シンチレータ結晶を 2×2 配列とし、得られた 16 組の同時計数カウントとNN モデルを⽤いて線源位置を推定する⽅法を検討した。また、線源位置と開き⾓度を説明変数とする
GLM を⽤れば、相対誤差 40%程度の放射能推定が実現できることが⽰唆された。今後も、新たな線源位置推定法や放射能推定式の開発を⾏う。

We converted 16 pairs of coincidence counts from a 2 × 2 array
detector to radiation source positions using an NN model, andwe tried to improve the estimation of radioactivity by using the
GLM with the estimated position and opening angle as
explanatory variables. We will continue to develop new
radiation source position estimation methods and radioactivity
estimation formulas.

Acknowledgements
Collaborators

Sodai Takyu, Yuma Iwao, Miwako Takahashi, Taiga Yamaya (QST)
Shigeki Ito (Mirai-imaging Co. Ltd.)

Grants

AMED Medical Research and Development Programs Focused on Technology Transfers

References
[1]
[2]
[3]

S Yoshimura, et al., “One-by-One Comparison of Lymph Nodes Between 18F-FDG Uptake and Pathological Diagnosis in
Esophageal Cancer,” Clinical Nuclear Medicine. 2020; 45;741-746.
M Takahashi, et al., “A design of forceps-type coincidence radiation detector for intraoperative LN diagnosis: clinical impact
estimated from LNs data of 20 esophageal cancer patients”, Ann Nucl Med 36, 2022, 285-292.
M Takahashi, “Nuclear medicine for intraoperative lymph node diagnosis”, 2020 Report on PET Imaging Physics Research.
2020; 83-90.

88

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

7T 全⾝⽤ MRI ⽤ PET インサートの開発
Progress on the development of a PET insert
for a 7T whole-body MRI system
エムディ シャハダト ホサイン アクラム 主任研究員
Md Shahadat Hossain Akram, Senior Researcher
Introduction

はじめに

7T 等の超⾼磁場領域では MRI はサブミリの解剖 At ultra-high magnetic field (UHF) range (e.g., 7 Tesla), MRI
学的分解能を取得することが可能である。その結果、 enables sub-mm anatomic resolution. As a result, highresolution MR spectroscopy (MRS) and functional MRI (fMRI)
⾼分解能 MR spectroscopy(MRS)や functional MRI
become feasible for a wide range of applications [1]. Positron(fMRI)の幅広い応⽤が可能となる[1]。また、PET はemission tomography (PET) imaging enables identification of
病巣細胞の代謝の変化を画像化することが可能であ metabolic changes in diseased cells. The combination of theseる。そのため、それら２つのイメージング装置の融合 two imaging modalities (e.g., PET/MRI imaging systems) has(PET/MRI 装置)は特に腫瘍学の分野で優位性が増し become increasingly advantageous, especially in the field ofてきた[2]。加えて従来のプロトンイメージングと併 oncology [2]. In addition, the interest for MRS (‘X-nuclei’, like
⽤した潜在的なバイオマーカとしての MRS(ナトリ sodium-23 (23Na) or phosphorous-31 (31P)) for use with1
ウム 23(23Na)やリン 31(31P)等の X 核)への注⽬も増 conventional H proton imaging as a potential molecular
してきている[3]。そこで、我々は⽣理学研究所との marker, is also increasing [3]. To progress to that end, we havestarted [4] a pilot PET insert development project for a 7T MRI共同研究で 7T MRI 装置⽤試作型 PET インサート開
system in collaboration with National Institutes for
発プロジェクトを開始した[4]。そのプロジェクトに
Physiological Science (NIPS), in Aichi, Japan. Under this
おいて、我々は RF シールドを⾏った PET 検出器と project, we have developed [5] a microstrip (MS) PET coil by
マイクロストリップ(MS)トランスミッションライ integrating an RF shielded PET detector module with an MS
ン RF コイルを⼀体にした、MS PET コイルの開発 transmission-line radiofrequency (RF) coil. In this study, weを⾏った[5]。本研究では MS PET コイルを⽤いてア have performed an agar gel phantom experiment using this MS
PET coil.
ガージェルファントム実験を⾏った。

Figure 1 Concept of a PET insert for an MRI system.

89

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 2 Photographs of a microstrip transmission-line RF coil (a) that integrates an RF shielded PET detector module (b).

Methods and Materials

⽅法

Figure 1 に MRI ⽤ PET インサートの概念図を⽰ Figure 1 illustrates conceptual diagrams of a PET insert for an
す。PET 検出器は RF コイルに取り付けられており、 MRI system. PET detectors are integrated with an RF coil to
既存の MRI 装置に挿⼊することで局部⽤ PET/MRI be used as an insert for loco-regional PET/MRI imaging withan existing MRI system.
⽤ PET インサートとして使⽤される。
本研究では、銅製 RF シールドボックスでフロン
トエンド回路を含む PET 検出器をシールドした MRI
対応 PET 検出器モジュールの開発を⾏った。MSPET コイルでは PET 検出器モジュールの RF シール
ドボックスがコイルの接地⽤導体として働くように設計されている。RF コイルが 7T MRI 装置の共鳴周波数(297.2 MHz)に調整されるよう、RF シールドボ
ックスは 2 つのシャントコンデンサを通してマイク
ロストリップに取り付けられる。
Figure 2 に MS PET
コイル(a)と、RF シールド内の PET 検出器とフロン
トエンド回路(b)の写真を⽰す。

In this study, an MRI compatible PET detector module wasdeveloped by mounting a PET detector including the front-end
electronics inside a copper shielded RF shield box. The MS
PET coil was designed by implementing the RF shield box of
the PET detector module as the electric ground conductor of
the coil. It is then combined with a microstrip conductor byusing two shunt capacitors, which are used to tune the RF coilat the resonance frequency of the 7T MRI system of 297.22
MHz. Figure 2 shows photos of the MS PET coil and the PET
detector and its front-end electronics inside an RF shield box.
We mounted a four-layer scintillator array (14 x 14 x 4-layer

PET 検出器モジュールでは 4 層 DOI 結晶ブロック
LFS crystal block; crystal size, 1.9 x 1.9 x 4 mm3) with an 8 x 8(14 x 14 x 4-layer LFS 結晶; 1.9 x 1.9 x 4 mm3)を載
SiPM array (Hamamatsu Photonics, K.K.) inside a 35 m thick
せた 8 x 8 MPPC アレイが 35 μm 銅製の RF シー copper shield box. Cables from the front-end electronics were
ルドボックス内に封⼊されている。また、フロントエ also RF shielded. Experiments were conducted in a wholeンド回路からのケーブルもまた RF シールドされてbody 7T MRI system (Siemens MAGNETOM). In this study, we
い る 。 実 験 は 全 ⾝ ⽤ 7T MRI 装 置 (Siemens did not implement any noise reduction filter with the PETMAGNETOM)内で⾏った。本研究では PET 検出器か
detector. The PET measurement system (consisting of theらのノイズを低減するためのフィルタは使⽤しなか
data acquisition (DAQ) system, power sources andった。PET ⽤の測定システム(データ収集装置、電源、 measurement PC) was positioned at the back-end MRI
制御⽤ PC)は MRI 装置の部屋の外にある機械室に設 console area outside the MRI machine room. PET cables from
置した。MS PET コイルからの PET ⽤のケーブルは
the MS PET coil were taken out through the waveguide
壁に設置された導波管を通して MRI 室外へ引きだし installed in the wall of the MRI machine room.
た。

90次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

我々は 1 ch の MS PET コイルを⽤いてアガーゲ We performed an agar gel phantom study of a single-channel
ルファントム実験を⾏った。アガーゲルファントム MS PET coil. The agar gel phantom had a dimension of 15 cmの⼤きさは 15 cm x 8 cm x 5 cm である。グラディ x 8 cm x 5 cm. Gradient echo (GRE) and turbo spin echo (TSE)エ ン ト エ コ ー 法 (GRE) と タ ー ボ ス ピ ン エ コ ー 法 images were taken for both the PET measurement system(TSE)を⽤いた画像を、それぞれ PET 検出器への電 power ON and OFF conditions. The GRE sequence
源供給の有/無の状態で取得した。GRE の撮像パラメ parameters were as follows: slice thickness = 10 mm, slices =ータはスライス厚 = 10 mm、スライス数 = 7、TR 7, TR = 500 ms, TE = 5.5 ms, flip angle = 30 deg, image matrix= 500 ms、TE = 5.5 ms、フリップ⾓= 30 度、画素 = 192 x 192, and FOV = 192 mm x 192 mm. The TSE sequence
サイズ = 192 x 192、視野 = 192 mm x 192 mm で parameters were as follows: slice thickness = 10 mm, slices =ある。FSE の撮像パラメータはスライス厚 = 10 7, TR = 1000 ms, TE = 8.8 ms, flip angle = 120 deg, echo train
mm、スライス数 = 7、TR = 1000 ms、TE = 8.8 ms、= 6, image matrix = 256 x 256, and FOV = 192 mm x 192 mm.
フリップ⾓= 120 度、エコートレイン = 6、画素サ
Signal-to-noise ratio (SNR) was calculated for the average
イズ = 256 x 256、視野 = 192 mm x 192 mm であsignal of the dotted rectangular region shown in Figure 3 andる。信号雑⾳⽐(SNR)は Figure 3 の画像の破線内のthe noise was calculated from the average of the noise of four
領域の信号の平均とバックグランド領域の異なる 4
different regions in the background.
箇所の雑⾳の平均から計算した。

Results

結果

The central slice images for the GRE and TSE sequences for

Figure 3 に PET 撮像の有無での GRE 画像と TSE

both the PET OFF and ON conditions are given in Figure 3.

画像を⽰す。PET 撮像有りの GRE 画像の SNR は無The SNR of the GRE image for the PET ON condition was

しの場合の約 40%であり、TSE 画像の場合は約 37%

reduced about 40% compared to that for the PET OFF

まで減衰した。前述の通り PET 検出器に対してフィcondition, whereas it was reduced about 37% for the TSE

ルタを適⽤していなかったことが主なノイズの理由

image. As noted earlier, we did not implement any noise filter
for the PET detector. A major source of noise could be due toである。

this condition.

Figure 3 Gradient echo (GRE) and turbo spin echo (TSE) images for the agar gel phantom for the central transverse slice.
SNR was calculated for the rectangular region marked in the top left figure.

91

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

まとめ

Conclusion

我々は PET 検出器とマイクロストリップコイル⼀体型装置(MS PET コイル)を⽤いて全⾝⽤ 7T MRI 装
置内でアガーゲルファントム実験を⾏った。GRE、TSE の両⽅でファントム画像の SNR の低下がみられた。今後は PET 検出器から発⽣するノイズの混⼊を抑制するためのノイズフィルタの導⼊を計画している。加えてヒトの脳の PET/MRI 画像取得を⽬指し、マルチチャネルの MS PET コイルの開発を⾏っていく予定である。

We have performed an agar gel phantom study of a PET
detector integrated microstrip RF coil with a whole-body 7T
MRI system. For both GRE and TSE MRI sequences, there
was a reduction in the SNR values of the phantom images. In
the future, we plan to implement a noise filter to reduce thenoise contamination generated from the PET measurement
system. We will also extend this development to a multichannel MS PET coil insert targeted for use in human brain
PET/MRI imaging.

Acknowledgements
Collaborators

Sodai Takyu, Fumihiko Nishikido, Takayuki Obata, Taiga Yamaya, National Institutes for Quantum Scienceand Technology (QST), Chiba, Japan
Masaki Fukunaga, National Institutes for Physiological Science (NIPS), Aichi, Japan

GrantsKakenhi 22K18224, Japan Government grant for young researchers, 2022-2024

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92

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

アドオン PET 装置開発とマイクロ RI イメージングへの応⽤
Development of add-on PET andtechnology expansion to micro RI imaging
錦⼾ ⽂彦 主任研究員
Fumihiko Nishikido, Senior Researcher
アドオン PET 試作機のイメージング性能評価

Imaging performance of add-on PET prototype

近年、様々な PET/MRI 装置が開発・商⽤化されてきている。我々は、PET/MRI の普及を⽬的とし、既存の MRI 装置に後付して使⽤できる PET という新しいコンセプトの具現化を⽬指している。現
在、「アドオン PET」と名付けた試作機の開発を⾏っている[1, 2]。アドオン PET は、4 層の深さ⽅向
位置情報（DOI）を取得できる検出器[3]がバードケ
イジ型 RF コイルと⼀体化されていることを特徴とする。Figure 1、Figure 2 にアドオン PET 試作機[1]を⽰す。PET/MRI では MRI 装置への PET からの雑⾳の影響や MRI のＲF パルスの PET の回路への影
響を抑えるため、PET 検出器の回路にシールドを⾏
う必要がある。しかし、シールド材がコイルより内側にあるとＲＦパルスが遮られ MRI 画像を得ることが出来ないため、コイルはシールドボックスの内側に配置している。⼀⽅でシンチレータは RF パルスの邪魔にならないため、RF コイルの内側に配置することで他の装置よりもシンチレータを頭部に近づけることを可能としている。

In recent years, various PET/MRI systems have been

アドオン PET の他の PET/MRI 装置に対する利点は下記の通りである。既存の MRI システムに挿⼊して使⽤するため PET/MRI ⼀体型の装置と⽐較して導⼊コストを抑えることが可能である。シンチレー
タアレイのリング径が⼩さいため装置感度が⾼くなる。また、4 層 DOI 検出器を⽤いることでパララッ
クスエラーによる視野端での空間分解能の劣化を抑えることが可能である。結果として⾼感度と⾼空間分解能の両⽴ができる等の特徴を持つこととなる。

MRI systems which users already have. In addition, the small

過去に 3T の MRI との同時撮像での相互影響の評
価を⾏い PET 画像への影響は無いとの報告を⾏った[1]。本稿では PET 装置としてイメージング性能の評価実験の結果を報告する。

on PET images were negligible. In this report, we show

developed and commercialized due to their usefulness. To
spread the PET/MRI technology, we are working to realize a
new concept PET system which can be installed to existing
MRI scanners. Presently, we are developing a PET insert
system called add-on PET [1][2]. The add-on PET is a braindedicated PET/MRI system based on the 4-layer depth-ofinteraction (DOI) detectors [3] which are integrated with abirdcage RF-coil (Figures 1 and 2) [1]. The front-end circuits
are shielded to minimize RF noises from the MRI and influenceof noise from the PET detectors on MRI imaging. If theshielding material is inside the RF coils, the RF pulse isblocked by the shielding material and then complete images
cannot be obtained. Therefore, each RF coil element is inside
the shielding boxes. On the other hand, scintillator arrays do
not interfere with the RF pulses and the coil elements areinserted between the scintillator blocks. As a result, thescintillators can be located at closer positions than those ofother PET inserts which separated from MRI coils.
The add-on PET has some advantages. The implementation
cost can be reduced because it can be added onto existing
PET ring can increase the scanner sensitivity. The four-layer
DOI detector can reduce the degradation of the spatial
resolution due to the parallax error in peripheral regions of the
field-of-view (FOV). Therefore, the proposed system canachieve high scanner sensitivity, while keeping uniformity ofthe spatial resolution.
Previously, we reported the mutual influence between the PET
detectors and the RF-coil of 3T MRI in our add-on PET
prototype [1]. We showed that influences of MRI measurement
evaluation results of imaging performance of the add-on PET
prototype as a PET scanner.
Our add-on PET prototype consisted of a birdcage head coiland 24 PET detector units with two PET detectors. Each PET

アドオン PET はバードケイジ型 RF コイルと 24

detector consisted of a 14 x 14 x 4-layer array of lutetium fine93

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

個の PET 検出器 2 リングからなる。検出器は 14×
14×4 層の LFS 結晶（1.9 mm×1.9 mm×4.0 mm）
アレイ、8×8 の MPPC アレイモジュール（112060808FC(X)）、カーボンファイバー製シールドボッ
クスからなる。MPPC モジュールには増幅とゲイン
コントロールを⾏う ASIC が搭載されている。PETのリング径は 27.5 cm、体軸⻑は 6.0 cm である。
RF コ イ ル は 3T MRI MAGNETOM Verio（Siemens）⽤に設計されている。コイルのエレメ
ント数は 8 で Figure 2 の様に結晶アレイ間に等間隔に配置されている。

silicate (LFS) crystals (1.9 mm x 1.9 mm x 4.0 mm), an 8 x 8評価実験ではロッドファントムと脳ファントムの測 定 を ⾏ っ た 。Figure 3 に ロ ッ ド フ ァ ン ト ム のOSEM による再構成画像（8 サブセット、10 反復）を⽰す。測定時間は 30 分である。1.7 mm のロッドまでは明瞭に分解できており、1.7 mm の空間分可能を達成していると結論できる。Figure 4 に脳ファ
ントムの再構成画像を⽰す。再構成条件はロッドフ
ァントムの場合と同じである。実験ではファントムに 12.5 MBq の FDG を封⼊し、30 分の測定を⾏った。図に⽰される通り、体軸中⼼で脳ファントムの画像が得られていることがわかる。

shows a reconstructed image of the Derenzo phantom

multi-pixel photon counter module (MPPC module, 112060808FC(X)) including a readout circuit board which contained
an ASIC functioning as amplifiers and the temperature control
system. The shielding box was made of carbon fiber material.
The ring diameter of the PET was 27.5 cm and the axial FOV
was 6.0 cm. The RF coil was dedicated to a 3T MRI system(MAGNETOM Verio, Siemens). There were eight RF-coilelements and the 24 PET detector units were mounted on gaps
between the RF-coil elements.
We measured a Derenzo phantom (rod phantom) and a
Hoffman phantom (brain phantom) in the experiment. Figure 3
obtained using the OSEM algorithm. Measurement time was
30 min. The number of subsets and iterations were 8 and 10.
In Figure 3, the 1.7 mm spots are clearly separated although
the 1.0 mm spot could not be observed. From these results,
we concluded that 1.7 mm spatial resolution was achieved byusing OSEM reconstruction. Figure 4 shows central slice
images of the Hoffman phantom reconstructed by the OSEM
algorithm. The same reconstruction parameters were used as
for the Derenzo phantom images. The phantom was filled with
FDG solution (12.5 MBq). Measurement time was 30 min. We
obtained brain images in the central slices of the axial FOV.
In the future, we plan to evaluate brain imaging by

これらの結果を受け、現在は PET/3T MRI 同時イ
メージングのための臨床研究の準備を進めている。

simultaneous measurements of the add-on PET and the 3T
MRI in clinical studies.

Figure 1 Photos of the add-on PET prototype.

Figure 2 Schematic illustration of the add-on PET prototype.

Figure 3 Reconstructed image of Derenzo phantom

Figure 4 Reconstructed images of Hoffman phantom

94

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マイクロ RI イメージング装置の開発

Micro RI imaging system using micro scintillation fiber

再⽣医療等における iPS 細胞などの細胞の性質や機構を解明のため、単⼀細胞のイメージングの実現が求められている。その⼀つに蛍光顕微鏡があるが、使⽤するトレーサーの分⼦量が⼤きく細胞の取り込みを直接確認できないこともある。これに対して核医学イメージングでは、標的の⽣体分⼦と似た組成を持つトレーサーを⽤いることができる。しかし PET や SPECT では細胞レベルの空間分解能の実現は不可能である。⼀⽅、⾼分解能な⼿法として、イメージングプレートを⽤いたオートラジオグラフ
ィがあるが、動的な画像を得ることが出来ない。

Single cell imaging is required to elucidate the properties andmechanisms of such cells as iPS cells in regenerative
medicine. One method for this purpose is fluorescencemicroscopy, but the tracers used have large molecular weights
and may not directly confirm cellular uptake. On the other hand
nuclear medicine imaging techniques can use tracers withsimilar composition to the target biomolecules. However, PET
and SPECT scanners cannot achieve cell level spatial
resolutions. Autoradiography with an imaging plate is typicallyused for high-resolution nuclear medicine imaging. However, itcannot obtain dynamic images.
In order to realize dynamic micro RI imaging, we are

そこで我々はアドオン PET 装置開発のノウハウ、
特にシンチレーション検出器の技術を応⽤してマイクロ RI イメージング装置の開発を進めている。その１つとして過去に Figure 5 の様な CMOS カメラとシンチレータを⽤いた装置の開発の開発を⾏った[4]。この研究や他の研究[5,6]ではβ線を捉えるた
めに薄いシンチレータを使⽤しているため、発⽣したシンチレーショ光は Figure 6 (a)の様にシンチレータ内で広がり画像が劣化してしまう可能性がある。そこで我々はマイクロシンチレーションファイ
バを⽤いた新しいイメージング装置の開発を⾏っている。マイクロシンチレーションファイバは Figure
6 (b)の様に多数の 100 μm 以下のファイバ状のシンチレータからなる。Figure 6 (b)の様に発⽣した光はファイバを伝わることにより相互作⽤を起こしたファイバの直下に集光されるため分解能改善が期待できる。

developing imaging systems based on our knowledge andFigure 7 にマイクロシンチレーションファイバの写真(a)と顕微鏡画像(b)を⽰す。ファイバのコアの素材は CsI を⽤いている。各ファイバの直径は 50
μm であり、全体で直径 1.2 mm となる。Figure 5の様に観測対象の薬剤から放出された β 線は直下のファイバの中で相互作⽤を起こし、発⽣したシンチ レ ー シ ョ ン 光 を CMOS カ メ ラ （ORCAFlash4.0V2 C11440-22CU, 浜松ホトニクス）で測定を⾏う。集光にはハイスピードレンズ、コンバージョンレンズ、エクステンダリングを⽤いた。

A photo and microscope image of a micro scintillation fiber are

expertise acquired in the add-on PET development, especiallywith respect to the scintillation detectors. Previously, wedeveloped a prototype system using scintillators with a CMOS
camera which detected the scintillation photons generated byinteractions of β-rays with scintillators [4] as shown Figure 5.
In this system and previous studies by other groups [5,6], thin
scintillators were used to detect generated scintillation
photons. Therefore, the scintillation photons generated in the
scintillators spread in the scintillators as shown in Figure 6(a)and imaging performance will be degraded theoretically. In
order to suppress the performance degradation, we aredeveloping a new dynamic micro RI imaging system using
micro scintillation fibers. The micro scintillation fibers consist of
a number of scintillation fibers thinner than 100 μm. As shownin Figure 6(b), the generated scintillation photons can reachthe bottom of the fiber just below the interaction point. As aresult, the imaging resolution is improved.

shown in Figure 7. Core material of the scintillation fiber was
CsI. The diameter of each fiber was smaller than 50 μm. The
overall diameter of the micro scintillation fiber was ~1.2 mm. In
imaging with the proposed system, β-rays emitted from theobservation object entered the micro scintillation fiber asshown in Figure 5 and 6. Then the scintillation photons passing
through the micro scintillation fiber were condensed by theimaging lenses and finally detected with the sCMOS camera(ORCA-Flash4.0V2 C11440-22CU, Hamamatsu). The imaging
lenses consisted of a high speed lens (1-22130, NAVITOR), a
conversion lens (TPC-EX1.5C, Tokyo Parts Center) and

実験では 7.5μm のポリイミドフィルムでカバーされたマイクロスライドチャンバに FDG を封⼊し、シンチレーションファイバ上にセットした。カ
メラの解像度は 4.5 μm × 4.5 μm に設定し、測定時間は 100 秒とした。Figure 8 (a)は遮光する前の室

extender rings (YS-0010 and 0020, NAVITOR).
In the experiment, a slide chamber with a 7.5 μm thickpolyimide cover was filled with FDG and placed on the micro
scintillation fiber. Imaging resolution of the sCMOS camera

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

内灯下でのシンチレーションファイバの光学画像である。顕微鏡画像で得られた画像と同様の構造が観察できる。Figure 8 (b)は 18F からの β+線とシンチレーションファイバの相互作⽤により発⽣したシン
チレーション光画像である。図からシンチレータが有る部分だけ発光していることが分かる。また、50μm のファイバ構造も確認できている。幾つかのシンチレータの無い箇所にも⽩い点が現れているが、これは⼀部の β+の消滅放射線を直接カメラで検出しているためである。

was adjusted to 4.5 μm × 4.5 μm / pixel. Measurement time forone image was 100 s. Figure 8(a) shows an optical image
obtained in room light without light shielding. The shape of the
micro scintillation fiber with similar structure to the microscope
image shown in Figure 7(b) was observed. Figure 8(b) show
an example of the scintillation image obtained by β+-ray
irradiation of 18F. We could observe only the scintillator region
and we recognized structures smaller than 50 μm. Some white
points outside the scintillator region were caused by directinteraction of annihilation radiation from the FDG solution andthe imaging sensor of the camera.

実験によりマイクロシンチレーションファイバを⽤いたマイクロ RI イメージング装置でのシンチレー
ション光画像の取得に成功した。今後は空間分解能の評価を⾏うと共に、単⼀細胞イメージングに向けた装置の最適化を進めていく予定である。

Figure 5 Schematic illustration of scintillation detectors
with imaging sensor.

In the experiment, we could get images with the prototype
system using the micro scintillation fiber for micro RI imaging.
As the next step we will evaluate resolution of the imaging. In
addition, we will optimize the system configuration forevaluation of single cells.

Figure 6 Difference of the scintillation photon spread in
the thin scintillator and the micro scintillation fiber.

Figure 7 Photo (a) and microscope image (b) of
the micro scintillation fiber.

Figure 8 Optical image (a) and scintillation image (b)of the micro scintillation fiber.

Acknowledgements
Collaborators

Go Akamatsu, Hideaki Tashima, Hidekatsu Wakizaka, Yuma Iwao, Eiji Yoshida,
Takayuki Obata, Taiga Yamaya (QST), Mikio Suga (Chiba Univ.)
Kei Kamada, Akira Yoshikawa (Tohoku Univ.), Shigeki Ito (Mirai Imaging Corp.)

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96

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

ERRATUMWGI 4 号試作機のシミュレーション設計（次世代 PET 研究報告書 2021, p. 41-44）
Design and simulation of the 4th WGI prototype(2021 Report on PET Imaging Physics Research, pp. 41-44)
菊地 智也 実習生/千葉大 （菅研究室 学部４年生）
Tomoya Kikuchi, Trainee / Chiba University (Suga-lab, B4)
There were some incorrect values on page 43 which have been corrected as shown below.

結果

Results

感度と角度分解能の評価結果を Figure 3 の（a）と（b）に示す。横軸は視野（リング）中心からの半径方向オフセット位置を示している。

The comparison of the sensitivity and the ARM results is shownin Figures 3 (a) and (b). The horizontal axis indicates the radialoffset position from the center of the field of view (FOV). The
sensitivity of the 4th WGI did not change with the number of

WGI 4 号機の感度は、DOI 数によって変化しなか DOI layers. A sensitivity of about 0.52 1.3 % was obtained atった。視野中心で約 0.52 1.3 %が得られ、視野端に the center of the FOV, and the sensitivity increased to about
進むと約 0.55 1.5 %に向上した。WGI 3 号機と比べ、 0.55 1.5 % on moving to the edge of the FOV. The 4th WGIsensitivity was about 1.37 three times higher than the 3rd WGI
視野中心で約 1.37 3 倍の感度が得られた。
sensitivity at the center.

1 層 DOI の WGI 4 号機の角度分解能は、全ての位置において、WGI 3 号機よりも劣っていた。2 層 DOIWGI 4 号機の角度分解能は、視野中心で 4.0 4.2 度ほどであり、視野端に向かうと 6.4 度程度まで劣化した。3 層 DOI WGI 4 号機では、角度分解能は視野中心で 3.7 4.0 度ほどであり、視野端に向かうと 5.4 5.7
度程度まで劣化した。

The angular resolution of the non-DOI 4th WGI was inferior tothat of the 3rd WGI in all positions. The angular resolution of
the 2-layer DOI 4th WGI was about 4.0 4.2 degrees at thecenter and deteriorated to about 6.4 degrees at the edge. In
the 3-layer DOI 4th WGI, the angular resolution was about 3.7
4.0 degrees at the center, and deteriorated to about 5.4 5.7
degrees at the edge.

Figure 3 on page 43 is replaced by the following figure.

(a)Figure 3 Simulation results: the Compton imaging sensitivity (a) and the ARM (b).

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

イメージング物理研究グループ研究業績 2022（2022 年 1 月 - 2022 年 12 月）
Achievements of Imaging Physics Group in 2022 (Jan. 2022 – Dec. 2022)
1. 研究成果 Research achievements
1.1 原著論文 Peer-reviewed articles (21)[1]
Y. Miyoshi, Y. Nagao, M. Yamaguchi, N. Suzui, Y.-G. Yin, N. Kawachi, E. Yoshida, S. Takyu, H. Tashima, T. Yamaya, N.
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transparency of electrically floating and ground PET inserts in a 3 T clinical MRI system," Med. Phys., 49, 2965-2978, 2022.
(Recognized as “Editor’s Choice”)[8]
Chie Toramatsu, Akram Mohammadi, Hidekatsu Wakizaka, Hitomi Sudo, Nobuhiro Nitta, Chie Seki, Iwao Kanno, Miwako
Takahashi, Kumiko Karasawa, Yoshiyuki Hirano, Taiga Yamaya, "Measurement of biological washout rates depending on
tumor vascular status in 15O in-beam rat-PET," Phys. Med. Biol., 67, 125006, 2022.
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[10] Akram Mohammadi, Hideaki Tashima, Sodai Takyu, Yuma Iwao, Go Akamatsu, Han Gyu Kang, Fujino Obata, Fumihiko
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Panagiotis Papadimitroulas, Christian Pommranz, Emilie Roncali, Antoni Rucinski, Carla Winterhalter, Lydia Maigne, "TheOpenGATE ecosystem for Monte Carlo simulation in medical physics," Phys. Med. Biol., 67, 184001, 2022.
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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

1.2 査読付プロシーティング Peer-reviewed proceedings (0)1.3 査読なしプロシーティング Proceedings (1)[1]
Hideaki Tashima, Go Akamatsu, Taichi Yamashita, Taiga Yamaya, "Scatter Correction with Image-Domain Interpolation for
TOF Helmet-Type PET," Conf. Rec. 2021 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference (NSS/MIC),
2021.
1.4 学会発表 Conference presentations (67)・国際会議（口頭発表）International conference (oral presentations) (11)[1]
G. Lovatti, R. Haghani, M. Nitta, M. Safari, J. Bortfeldt, M. W¨url, C. Gianoli, G. Dedes, M. Pinto, A. Zoglauer, H. G. Kang,
T. Yamaya, P. G. Thirolf, K. Parodi, "Design study of a novel in-beam PET scanner for a prototype small animal precision
proton irradiation platform," 5th Conference on Small Animal Precision Image-Guided Radiotherapy Abstracts Book, pp.
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G. Lovatti, M. Nitta, M. Safari, T. Binder, P. G. Thirolf, A. Zoglauer, T. Yamaya, C. Scheidenberger, M. Durante, K. Parodi,"In-beam PET imaging of radioactive carbon ion beams with high-resolution detectors for the BARB project," PTCOG 60& PTCOG-NA 8 Conference, 2022. (Miami, 2022/6/30)[3]
Go Akamatsu, Miwako Takahashi , Yuma Iwao, Hideaki Tashima , Eiji Yoshida , Taiga Yamaya, "Vrain: a brain-dedicatedhemispherical PET system evolved from a lab bench prototype,” SNMMI 2022 Annual Meeting, #2438, 2022. (Vancouver,2022/6/13)[4]
M. Nitta, G. Lovatti, F. Evangelista, H. G. Kang, G. Dedes, R. Haghani, T. Yamaya, P. G. Thirolf, K. Parodi, "Developmentof a novel in-beam spherical PET scanner for small animal proton irradiation,” DGMP2022 53. JAHRESTAGUNG derDeutschen Gesellschaft für Medizinische Physik Abstracts Book, p. 362, 2022. (V140, 2022/9/21-24)[5]
F. Nishikido, H. Tashima, G. Akamatsu, H. Wakizaka, M. Suga, T. Obata, T. Yamaya, "PET system performance evaluation
based on the NEMA standard in the add-on PET prototype for PET/MRI," 2022 IEEE Nuclear Science Symposium, Medical
Imaging Conference and Room Temperature Semiconductor Detector Conference, M-06-02, 2022. (2022/11/9, Milano)[6]
F. Hashimoto, K. Ote, Y. Onishi, H. Tashima, T. Yamaya, "3D implementation of the end-to-end deep image prior-based PET
image reconstruction," 2022 IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference and Room Temperature
Semiconductor Detector Conference, M-13-05, 2022. (2022/11/11, Milano)[7]
H. G. Kang, H. Tashima, F. Nishikido, M. Higuchi, H. Wakizaka, T. Yamaya, "Achieving half millimeter resolution in ahigh-sensitivity small animal PET scanner," 2022 IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference andRoom Temperature Semiconductor Detector Conference, M-16-01, 2022. (2022/11/11, Milano)[8]
M. Nitta, F. Evangelista, G. Lovatti, R. Haghani, H. G. Kang, A. Zoglauer, C. Gianoli, G. Dedes, T. Yamaya, P. Thirolf, K.
Parodi, "Characterization of a high resolution spherical in-beam PET scanner for small animal proton irradiation," 2022
IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference and Room Temperature Semiconductor Detector
Conference, M-16-02, 2022. (2022/11/11, Milano)[9]
G. Akamatsu, M. Takahashi, H. Tashima, Y. Iwao, E. Yoshida, H. Wakizaka, M. Kumagai, T. Yamashita, T. Yamaya, "Finaldevelopment of VRAIN: a brain PET with the hemispherical detector arrangement," 2022 IEEE Nuclear Science Symposium,
Medical Imaging Conference and Room Temperature Semiconductor Detector Conference, M-16-04, 2022. (2022/11/11,
Milano)[10] A. Mohammadi, H. Tashima, S. Takyu, Y. Iwao, G. Akamatsu, H. G. Kang, F. Obata, N. Fumihiko, K. Parodi, T. Yamaya,"Whole gamma imaging of 10C beams for range verification," 2022 IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging
Conference and Room Temperature Semiconductor Detector Conference, M-18-04, 2022. (2022/11/11, Milano)[11] H. G. Kang, H.Tashima, T. Yamaya, "GATE simulation of submillimeter resolution DOI PET," GATE User Meeting in 2022
IEEE NSS-MIC-RTSD, GATE-06, 2022. (2022/11/10, Milano)
・国際会議（ポスター発表） International conference (poster presentations) (19)[1]
Miwako Takahashi, Go Akamatsu, Yuma Iwao, Hideaki Tashima, Taiga Yamaya, “Small brain nuclei identification using
helmet-type PET in healthy volunteers,” SNMMI 2022 Annual Meeting, #2951, 2022. (Vancouver, 2022/6/11, Awarded for
SECOND PLACE POSTER - Neurosciences)[2]
H. Rutherford, A. Chacon, D. Franklin, A. Mohammadi, H. Tashima, T. Yamaya, K. Parodi, A. Rosenfeld, S. Guatelli, M.
Safavi-Naeini, "Experimental dose quantification in helium ion therapy using positron emission tomography," PTCOG 60& PTCOG-NA 8 Conference, 2022. (Miami, 2022/6/29)[3]
R. S. Turai, H. Rutherford, A. Chacon, D. Franklin, A. Mohammadi, H. Tashima, T. Yamaya, K. Parodi, A. Rosenfeld, S.
Guatelli, M. Safavi-Naeini, "Dose estimation in carbon- and helium-ion therapy using convolutional neural networks,"
PTCOG 60 & PTCOG-NA 8 Conference, 2022. (Miami, 2022/6/29)[4]
Ayano Nakajima, Kazuya Kawamura, Shigeki Ito, Miwako Takahashi, Taiga Yamaya, "Compensation of radiation detection
sensitivity based on the tip angle in a forceps-type mini-PET detector," 2022 44th Annual International Conference of theIEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC), p. 1258, 2022. (2022/7/12, e-poster 1683)[5]
Munetaka Nitta, Giulio Lovatti, Francesco Evangelista, Han Gyu Kang, Roghieh Haghani, Chiara Gianoli, Georgios Dedes,
A. Zoglauer, Christoph Scheidenberger, Marco Durante, Taiga Yamaya, Peter G. Thirolf, Katia Parodi, "Development of ahigh-resolution PET detector for small animal in-beam PET system," 4th Jagiellonian Symposium on Advances in Particle

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次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

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Physics and Medicine, P22, 2022. (2022/7/12, Jagiellonian University, Krakow)
Go Akamatsu, Miwako Takahashi, Hideaki Tashima, Yuma Iwao, Eiji Yoshida, Hidekatsu Wakizaka, Taichi Yamashita, Taiga
Yamaya, "Imaging performance of VRAIN: a novel brain-dedicated PET system with a hemispherical detector
arrangement," 13th Congress of the World Federation of Nuclear Medicine and Biology (WFNMB), WP-24-1, 2022.
(2022/9/11, e-poster)Hideaki Tashima, Sodai Takyu, Fumihiko Nishikido, Mikio Suga, Go Akamatsu, Miwako Takahashi, Taiga Yamaya,"Potential of whole gamma imaging to exceed PET spatial resolution: a simulation study," 13th Congress of the World
Federation of Nuclear Medicine and Biology (WFNMB), WP-24-6, 2022. (2022/9/11, e-poster)
Sodai Takyu, Kengo Shibuya, Ken-Ichiro Matsumoto, Fumihiko Nishikido, Go Akamatsu, Hideaki Tashima, Miwako
Takahashi, Taiga Yamaya, "Feasibility of dose estimation by PET using positronium lifetime: detecting radicals in aqueous
solution," 13th Congress of the World Federation of Nuclear Medicine and Biology (WFNMB), WP-27-3, 2022. (2022/9/11,
e-poster)
H. Tashima, S. Takyu, F. Nishikido, M. Suga, G. Akamatsu, M. Takahashi, T. Yamaya, "Simulation study of Si/LGSO WGI:
working towards 89Zr imaging outperforming PET," 2022 IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference
and Room Temperature Semiconductor Detector Conference, MIC-04-076, 2022. (2022/11/9, Milano)
S. Takyu, T. Kikuchi, M. Suga, H. Tashima, F. Nishikido, T. Yamaya, "Design of a whole gamma imaging prototype using
3-layer DOI scatterer detectors: simulation study," 2022 IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference
and Room Temperature Semiconductor Detector Conference, MIC-04-085, 2022. (2022/11/9, Milano)
Y. Iwao, G. Akamatsu, H. Tashima, M. Takahashi, T. Yamaya, "Clinical demonstration of corrected brain PET imaging with
Vrain allowing unrestricted head movement," 2022 IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference andRoom Temperature Semiconductor Detector Conference, MIC-04-235, 2022. (2022/11/9, Milano)
R. Ohashi, S. Takyu, Y. Iwao, S. Ito, M. Takahashi, T. Yamaya, "Sensitivity correction using a neural network for a forcepstype coincidence detector," 2022 IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference and Room Temperature
Semiconductor Detector Conference, MIC-04-439, 2022. (2022/11/9, Milano)
F. Nishikido, K. Kamada, A. Yoshikawa, H. Wakizaka, T. Yamaya, "Development of a dynamic micro RI imaging systemusing micro scintillation fiber plate," 2022 IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference and Room
Temperature Semiconductor Detector Conference, MIC-12-017, 2022. (2022/11/10, Milano)
A. Mohammadi, H. Tashima, S. Takyu, Y. Iwao, G. Akamatsu, H. G. Kang, F. Nishikido, U. Weber, Y. Simeonov, K. Parodi,
T. Yamaya, "PET-based range verification of 11C ion beam with SOBP," 2022 IEEE Nuclear Science Symposium, Medical
Imaging Conference and Room Temperature Semiconductor Detector Conference, MIC-12-383, 2022. (2022/11/10, Milano)
C. Toramatsu, A. Mohammadi, H. Wakizaka, H. Sudo, N. Nitta, C. Seki, K. Iwo, M. Takahashi, T. Yamaya, "Biologicalwashout as a biomarker of tumor vascular status in particle therapy: rat in-beam PET using 15O ion beam," 2022 IEEE
Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference and Room Temperature Semiconductor Detector Conference,
MIC-12-386, 2022. (2022/11/10, Milano)
S. Takyu, K. Shibuya, K. Matsumoto, F. Nishikido, G. Akamatsu, H. Tashima, M. Takahashi, T. Yamaya, "Positronium
lifetime in aqueous solutions containing stable radicals," 2022 IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging
Conference and Room Temperature Semiconductor Detector Conference, MIC-12-440, 2022. (2022/11/10, Milano)
M. Kiyokawa, H. G. Kang, T. Yamaya, "Tracking the same fast-LGSO crystals by changing surface treatments," 2022 IEEE
Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference and Room Temperature Semiconductor Detector Conference,
MIC-17-006, 2022. (202211/11, Milano)
H. G. Kang, H. Tashima, H. Wakizaka, E. Yoshida, M. Higuchi, T. Yamaya, "An upgraded TBS-PET scanner for ultrafast
total-body small-animal imaging," 2022 IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference and Room
Temperature Semiconductor Detector Conference, MIC-17-123, 2022. (202211/11, Milano)
G. Akamatsu, H. Tashima, S. Takyu, M. Yamaguchi, N. Kawachi, M. Sakai, S. Kurosawa, K. Shimazoe, S. Takeda, F.
Nishikido, E. Yoshida, M. Takahashi, T. Yamaya, "Performance measurement standards for Compton imaging systems innuclear medicine," 2022 IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference and Room Temperature
Semiconductor Detector Conference, MIC-17-333, 2022. (202211/11, Milano)

・国内会議 Domestic conference (37)[1]

岩男悠真, 赤松剛, 田島英朗, 高橋美和子, 山谷泰賀, "マーカレス・キャリブレーションレスな頭部 PET 体動補正手法の開発," 信学技報 IEICE Technical Report, MI2021-85, pp. 180-183, 2022. (医用画像研究会/JAMIT フロンティア 2022, online, 2022/1/27) (MI 研究奨励賞受賞)[2]

三好悠太, 相馬史幸, 長尾悠人, 尹永根, 野田祐作, 鈴井伸郎, 山口充孝, 河地有木, 吉田英治, 田久創大, 田島英朗, 山谷泰賀, 久家徳之, 寺本翔太, 宇賀優作, “干ばつストレスを受け変化するイネ地下部への光合成産物
転流様式,” 日本農業気象学会 2022 年全国大会, 2022. (2022/3/22-24, on line)[3]

仁科匠, 田島英明, 田久創大, 錦戸文彦, 菅幹生, 赤松剛, 山谷泰賀, "半導体検出器とシンチレーション検出器
を組み合わせた Whole Gamma Imaging の計算機シミュレーション," 第 69 回応用物理学会春季学術講演会 講演
予稿集, 02-123, 2022. (2022/3/25, oral, 25a-D113-4)[4]

田久創大, 松本謙一郎, 澁谷憲悟, 田島英朗, 高橋美和子, 錦戸文彦, 山谷泰賀, "量子 PET の応用：安定ラジカ
ル水溶液中のポジトロニウム寿命," 第 69 回応用物理学会春季学術講演会 講演予稿集, 02-124, 2022. (2022/3/25,
oral, 25a-D113-5)
菊地智也, 田久創大, 菅幹生, 田島英朗, 山谷泰賀, "Whole Gamma Imaging 4 号試作機のシミュレーション設計,"

[5]

100

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

第 69 回応用物理学会春季学術講演会 講演予稿集, 02-129, 2022. (2022/3/25, oral, 25a-D113-9)
[6]

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[10]

[11]

[12]

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[14]

Miwako Takahashi, Shigeki Ito, Sodai Takyu, Shuntaro Yoshimura, Yasuyuki Seto, Taiga Yamaya, “Concept and clinicalimpact of an intraoperative forceps-type coincidence detector for lymph node diagnosis using FDG,” 医学物理, 第 42 巻,
Sup. 1, p. 116, 2022. (第 123 回日本医学物理学会学術大会, TPI -078, oral, 2022/4/17)
Go Akamatsu, Eiji Yoshida, Hideaki Tashima, Shigeki Ito, Yuma Iwao, Hidekatsu Wakizaka, Miwako Takahashi, Taiga
Yamaya, “CLS-PET: a high-resolution portable small-animal PET with a 20 cm axial FOV,” 医学物理, 第 42 巻, Sup.
1, p. 117, 2022. (第 123 回日本医学物理学会学術大会, TPI -079, oral, 2022/4/17)
Hideaki Tashima, Go Akamatsu, Taichi Yamashita, Taiga Yamaya, “Development of a TOF helmet-type PET scattercorrection method with image-domain interpolation and subtraction,” 医学物理, 第 42 巻, Sup. 1, p. 118, 2022. (第 123回日本医学物理学会学術大会, TPI -080, oral, 2022/4/17)
Hideaki Tashima, Akram Mohammadi, Fumihiko Nishikido, Han Gyu Kang, Go Akamatsu, Sodai Takyu, Yuma Iwao, ShinjiSato, Hitoshi Ishikawa, Taiga Yamaya, “Performance comparison of offline PET systems for visualization of a heavy-ion
microbeam,”医学物理, 第 42 巻, Sup. 1, p. 119, 2022. (第 123 回日本医学物理学会学術大会, TPI -081, oral, 2022/4/17)
Hideaki Tashima, Eiji Yoshida, Sodai Takyu, Fumihiko Nishikido, Takumi Nishina, Mikio Suga, Hidekatsu Wakizaka,
Miwako Takahashi, Kotaro Nagatsu, Atsushi B Tsuji, Kei Kamada, Akira Yoshikawa, Katia Parodi, Taiga Yamaya,“Experimental assessment of completeness condition for WGI Compton image reconstruction,” 医学物理, 第 42 巻, Sup.
1, p. 120, 2022. (第 123 回日本医学物理学会学術大会, TPI -082, oral, 2022/4/17)
Go Akamatsu, Miwako Takahashi, Yuma Iwao, Hideaki Tashima, Eiji Yoshida, Makoto Higuchi, Taiga Yamaya, “FDG
healthy volunteer imaging with the world’s first helmet-type brain PET,” 第 78 回日本放射線技術学会総会学術大会,
TPI-089, oral, 2022/4/17.
赤松剛, 吉田英治, 田島英朗, 伊藤繁記, 岩男悠真, 高橋美和子, 山谷泰賀, "サブミリ分解能を有する多目的ポ
ータブル小型 PET 装置の開発," 日本分子イメージング学会第 16 回総会・学術集会プログラム要旨集, p. 69, 2022.
(O-03, P-31)
中島彩乃, 川村和也, 伊藤繁記, 高橋美和子, 山谷泰賀, "鉗子型ミニ PET における放射線検出感度の先端角度依存性評価," 日本コンピュータ外科学会誌, vol.4, no.2, 2022. (第 31 回日本コンピュータ外科学会大会(JSCAS2022),
2022/6, oral)
川村和也, 中島彩乃, 林大翔, 伊藤繁記, 高橋美和子, 山谷泰賀, "術中リンパ節転移診断に向けた鉗子型ミニ
PET の開発と定性的評価," 日本コンピュータ外科学会誌, vol.4, no.2, 2022. (第 31 回日本コンピュータ外科学会
大会(JSCAS2022), 2022/6, poster)[15]

高橋美和子, 赤松剛, 岩男悠真, 田島英朗, 山谷泰賀, "頭部専用ヘルメット型 PET を用いた脳糖代謝イメージン
グ," 第 59 回アイソトープ・放射線研究発表会, [1D19-22-01], 2022. (oral, 2022/7/6)[16]

田久創大, 澁谷憲悟, 松本謙一郎, 錦戸文彦, 田島英朗, 高橋美和子, 山谷泰賀, "量子 PET の基礎研究：水溶液
中のポジトロニウム寿命と安定ラジカル TEMPOL 濃度の関係," 第 59 回アイソトープ・放射線研究発表会,[1C12-15-03], 2022. (oral, 2022/7/6)
大橋遼太郎, 田久創大, 岩男悠真, 伊藤繁記, 高橋美和子, 山谷泰賀, "術中リンパ節診断に向けた鉗子状 PET 検
出器の感度補正法の開発：シミュレーション検証," 第 59 回アイソトープ・放射線研究発表会, [2B08-13-04], 2022.
(oral, 2022/7/7)
清川実穂, Han Gyu Kang, 山谷泰賀, "SiPM を用いた TOF-PET 検出器の時間分解能向上に関する基礎的研究," 第59 回アイソトープ・放射線研究発表会, [2B08-13-05], 2022. (oral, 2022/7/7)

[17]

[18]
[19]

石川大洋, 岩男悠真, 赤松剛, 田久創大, 田島英朗, 山谷泰賀, 羽石秀昭, "手持ち型検出器による術中ガイド PET「Scratch-PET」の画像化シミュレーション," 第 59 回アイソトープ・放射線研究発表会, [2B08-13-06], 2022. (oral,
2022/7/7) (若手優秀講演賞受賞)[20]

岩男悠真, 赤松剛, 田島英朗, 高橋美和子, 山谷泰賀, "頭部 PET 体動補正のための大きな動きに対応したマーカ
レスモーショントラッキングシステムの開発," JAMIT Annual Meeting 2022 第 41 回日本医用画像工学会大会 予
稿集, pp. 136-137, 2022. (OP5-6, 2022/7/30, 名古屋大学, oral)[21]

田島英朗, 田久創大, 錦戸文彦, 菅幹生, 赤松剛, 高橋美和子, 山谷泰賀, "Whole Gamma Imaging による 89Zr 撮像において 909keV コンプトンイメージングが PET の空間分解能を超える可能性," JAMIT Annual Meeting 2022
第 41 回日本医用画像工学会大会 予稿集, pp. 196-197, 2022. (OP9-2, 2022/7/31, 名古屋大学, oral)[22]

菊地智也, 田久創大, 菅幹生, 田島英朗, 錦戸文彦, 山谷泰賀, "Whole Gamma Imaging 試作機のシミュレーショ
ンによる性能予測," JAMIT Annual Meeting 2022 第 41 回日本医用画像工学会大会 予稿集, pp. 206-207, 2022.
(OP11-3, 2022/7/31, 名古屋大学, oral)[23]

橋本二三生, 大手希望, 大西佑弥, 田島英朗, 山谷泰賀, "順投影モデルを利用した Deep image prior ベース PET
画像再構成," JAMIT Annual Meeting 2022 第 41 回日本医用画像工学会大会 予稿集, pp. 248-249, 2022. (OP18-4,
2022/7/31, 名古屋大学, oral) (日本医用画像工学会大会「奨励賞」受賞)[24]

高橋美和子, 赤松剛, 岩男悠真, 田島英朗, 吉田英治, 山谷泰賀, "健常ボランティア FDG 画像による半球型頭部
専用 PET の性能評価," 第 62 回日本核医学会学術総会, M1VD2, 2022. (2022/9/9, oral)[25]

田久創大, 澁谷憲悟, 松本謙一郎, 錦戸文彦, 赤松剛, 田島英朗, 高橋美和子, 山谷泰賀, "量子 PET で放射線治療
強度を定量可能か？：水溶液内ラジカルの検出," 第 62 回日本核医学会学術総会, M2VIIC1, 2022. (2022/9/10, oral)

101

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research[26]

赤松剛, 高橋美和子, 岩男悠真, 田島英朗, 吉田英治, 脇坂秀克, 山下大地, 山谷泰賀, "頭部用半球型 PET 装置（VRAIN）の実用化研究," 第 62 回日本核医学会学術総会, M2VIIC2, 2022. (2022/9/10, oral)[27]

伊藤繁記, 高橋美和子, 赤松剛, Han Gyu Kang, 田久創大, 川村和也, 錦戸文彦, 瀬戸泰之, 山谷泰賀, "術中リンパ節診断のための鉗子型ミニ PET の開発：検出器の最適化," 第 62 回日本核医学会学術総会 M2VIIC3, 2022.
(2022/9/10, oral)
田島英朗, 田久創大, 錦戸文彦, 菅幹生, 赤松剛, 高橋美和子, 山谷泰賀, "PET を超える Zr-89 WGI イメージングの可能性：シミュレーション研究," 第 62 回日本核医学会学術総会 M2VIIC5, 2022. (2022/9/10, oral)

[28]
[29]

[30]
[31]

[32]

[33]

[34]

高橋美和子, 奥村康弘, 中根康介, 塩見真一郎, 吉村俊太郎, 瀬戸泰之, 伊藤繁記, 山谷泰賀, "食道癌摘出リンパ節 FDG 集積と術前化学療法および予後との関係," 第 62 回日本核医学会学術総会, M2VIC6, 2022. (2022/9/10,
oral)
片桐朝葉, 樋口幹雄, 鱒渕友治, 錦戸文彦, 山谷泰賀, "GdVO4:Eu 多結晶体の微構造制御とその発光特性", 日本
セラミックス協会 第 35 回秋季シンポジウム, 2A01, 2022. (oral, 2022/9/15, 徳島大学)
Chie Toramatsu, Akram Mohammadi, Hidekazu Wakizaka, Chie Seki, Iwao Kanno, Taiga Yamaya, "Biological washout asa biomarker of tumor vascular status in particle therapy in-beam tumor bearing nude rat PET study," 医学物理, 第 42 巻,
Sup. 3, p. 78, 2022. (第 124 回日本医学物理学会学術大会, PA-07, poster, 2022/9/16)
Go Akamatsu, Hideaki Tashima, Sodai Takyu, Mitsutaka Yamaguchi, Naoki Kawachi, Makoto Sakai, Shunsuke Kurosawa,
Fumihiko Nishikido, Eiji Yoshida, Miwako Takahashi, Taiga Yamaya, "Development of sealed radioactive phantoms for
performance evaluation of Compton cameras," 医学物理, 第 42 巻, Sup. 3, p. 153, 2022. (第 124 回日本医学物理学会
学術大会, NM-06, poster, 2022/9/17)
Taiga Yamaya, Miwako Takahashi, Hideaki Tashima, Go Akamatsu, Sodai Takyu, Eiji Yoshida, Shunsuke Kurosawa,
Hideaki Haneishi, Mikio Suga, Kazuya Kawamura, Yoichi Imai, "Bench-to-clinical research accelerated by Future PET
Development Unit," 医学物理, 第 42 巻, Sup. 3, p. 154, 2022. (第 124 回日本医学物理学会学術大会, NM-07, poster,2022/9/17)
山谷泰賀, 高橋美和子, 田島英朗, 赤松剛, 田久創大, 吉田英治, 黒澤俊介, 鎌田圭, 吉川彰, 羽石秀昭, 菅幹生,
川村和也, 石橋真理子, 今井陽一, "未来 PET 創造研究ユニットが推進する B-to-C 研究：頭部から全身へ," 第 83
回応用物理学会秋季学術講演会 講演予稿集, 02-112, 2022. (第 83 回応用物理学会秋季学術講演会, oral, 22p-A1027, 2022/9/22, 東北大学)[35]

田島英朗, 赤松剛, 田久創大, 錦戸文彦, 吉田英治, 高橋美和子, 山口充孝, 河地有木, 酒井真理, 黒澤俊介, 島
添健次, 武田伸一郎, 山谷泰賀, "医用コンプトンカメラ標準性能評価法開発とフルリング型装置への適用," 第83 回応用物理学会秋季学術講演会 講演予稿集, 02-113, 2022. (第 83 回応用物理学会秋季学術講演会, oral, 22pA102-8, 2022/9/22, 東北大学)[36]

酒井真理, 山口充孝, 長尾悠人, 赤松剛, 田島英朗, 山谷泰賀, 河地有木, "医用コンプトンカメラ標準性能評価
法の ASTROCAM への適用," 第 83 回応用物理学会秋季学術講演会 講演予稿集, 02-114, 2022. (第 83 回応用物理学会秋季学術講演会, oral, 22p-A102-9, 2022/9/22, 東北大学)[37]

高橋美和子, 赤松剛, 八巻智洋, 小野寺晋志, 山谷泰賀, "世界初の半球型・頭部専用 PET 装置による小病変検出能の検討," 第 40 回日本脳腫瘍学会学術集会, P39-4, 2022. (2022/12/5, poster, 鴨川グランドホテル)

1.5 研究会 Workshop presentations (26)[1]

赤松剛，吉田英治，田島英朗，岩男悠真，脇坂秀克, 高橋美和子，山谷泰賀, “頭部専用ヘルメット型 PET 装置～コンセプト実証から実用化までの軌跡～,” 医療放射線技術研究会, 2022/1/8.

[2]

山谷泰賀, "次世代 PET 研究 2021 のハイライト," 次世代 PET 研究会 2022, 2022/1/29. (QST 千葉+オンライン)[3]

高橋美和子, "ヘルメット型 PET 装置の臨床性能," 次世代 PET 研究会 2022, 2022/1/29. (QST 千葉+オンライン)[4]

Han Gyu Kang, "High performance small animal PET systems," 次世代 PET 研究会 2022, 2022/1/29. (QST 千葉+オン
ライン)

[5]

赤松剛, "コンプトンカメラ性能評価（QST 未来ラボ）," 次世代 PET 研究会 2022, 2022/1/29. (QST 千葉+オンラ
イン)

[6]

田久創大, "Q-PET 研究（部門長ファンド／理事長ファンド）," 次世代 PET 研究会 2022, 2022/1/29. (QST 千葉+
オンライン)[7]

山谷泰賀, “未来の PET 装置を創る!,” 未来 PET 創造研究ユニット」キックオフ Bench to Clinical シンポジウ
ム, 2022/5/29. (QST 千葉+オンライン)[8]

菊地智也, 田久創大, 菅幹生, 田島英朗, 錦戸文彦, 山谷泰賀, "Whole Gamma Imaging 4 号試作機のシミュレーシ
ョン設計," 未来 PET 創造研究ユニット」キックオフ Bench to Clinical シンポジウム, 2022/5/29. (QST 千葉, poster)[9]

Miho Kiyokawa, Han Gyu Kang, Taiga Yamaya, "Fast-LGSO を用いた TOF-PET 検出器の基礎研究 - Tracking the SameFast-LGSO Crystals by Changing Surface Treatments," 未来 PET 創造研究ユニット」キックオフ Bench to Clinical シ
ンポジウム, 2022/5/29. (QST 千葉, poster)[10]

石川大洋, 岩男悠真, 赤松剛，田久創大，田島英朗，山谷泰賀，羽石秀昭, "手持ち型検出器による術中ガイド PET「Scratch-PET」の画像化シミュレーション," 未来 PET 創造研究ユニット」キックオフ Bench to Clinical シンポ

102

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research[11]ジウム, 2022/5/29. (QST 千葉, poster)A. Mohammadi, H. Tashima, S. Takyu, G. Akamatsu, Y. Iwao, H. G. Kang, F. Nishikido, E. Yoshida, T. Yamaya, "Range
verification of radioactive ion beams using OpenPET," 未来 PET 創造研究ユニット」キックオフ Bench to Clinical シ
ンポジウム, 2022/5/29. (QST 千葉, poster)[12]

寅松千枝, Akram Mohammadi, 脇坂秀克, 菅野巌, 関千江, 高橋美和子, 山谷泰賀, "腫瘍内における粒子線ビームの洗い出し効果の測定," 未来 PET 創造研究ユニット」キックオフ Bench to Clinical シンポジウム, 2022/5/29.
(QST 千葉, poster)[13]

川村和也，伊藤繁記，高橋美和子，山谷泰賀, "鉗子型ミニ PET の開発 鉗子機構に基づいた機構試作," 未来 PET
創造研究ユニット」キックオフ Bench to Clinical シンポジウム, 2022/5/29. (QST 千葉, poster)[14]

中島彩乃，川村和也，伊藤繁記，高橋美和子，山谷泰賀, "鉗子型ミニ PET の開発 計数率補正に関する検討," 未来 PET 創造研究ユニット」キックオフ Bench to Clinical シンポジウム, 2022/5/29. (QST 千葉, poster)[15]

林大翔，川村和也，伊藤繁記，高橋美和子，山谷泰賀, "鉗子型ミニ PET の開発 先端部平行開閉機構の開発," 未来 PET 創造研究ユニット」キックオフ Bench to Clinical シンポジウム, 2022/5/29. (QST 千葉, poster)[16]

大橋遼太郎, 田久創大, 岩男悠真, 伊藤繁記, 高橋美和子, 山谷泰賀, "鉗子型ミニ PET の開発/感度分布のシミュ
レーション検証," 未来 PET 創造研究ユニット」キックオフ Bench to Clinical シンポジウム, 2022/5/29. (QST 千
葉, poster)[17]

菅幹生, 錦戸文彦, 山谷泰賀, 小畠隆行, "Add-on PET 用 MRI コイルの電磁波による発熱評価," 未来 PET 創造研
究ユニット」キックオフ Bench to Clinical シンポジウム, 2022/5/29. (QST 千葉, poster)[18]

錦戸文彦, 菅幹生, 田島英朗, 小畠隆行, 吉田英治, Md Shahadat Hossain Akram, 山谷泰賀, "頭部 PET/MRI 用コイ
ル一体型アドオン PET の開発," 未来 PET 創造研究ユニット」キックオフ Bench to Clinical シンポジウム,
2022/5/29. (QST 千葉, poster)[19]

岩男悠真, "マーカレス・キャリブレーションレスな頭部 PET 体動補正手法の開発," 未来 PET 創造研究ユニット」キックオフ Bench to Clinical シンポジウム, 2022/5/29. (QST 千葉, poster)[20]

田島英朗, 田久創大, 赤松剛, Han Gyu Kang, 岩男悠真, 脇坂秀克, Akram Mohammadi, 錦戸文彦, 吉田英治, 高橋
美和子, 山谷泰賀, ”量子科学技術による PET から WGI への変革,” QST 令和４年度部門間交流会, MP-04, 2022.
(2022/7/20, poster)
田島英朗, 高橋美和子, 田久創大, 赤松剛, 脇坂秀克, 須堯綾, 須藤仁美, 辻厚至, 山谷泰賀, "Whole Gamma
Imaging 試作機による腫瘍マウスの 89Zr 標識抗体イメージング," 第 17 回小動物インビボイメージング研究会,
2022/8/27. (online)
脇坂秀克, "PET 施設の紹介「QST 千葉地区オンライン見学ツアー」," 第 17 回小動物インビボイメージング研究会, 2022/8/27. (online)

[21]

[22]
[23]

[24]

[25]
[26]

赤松剛, 田島英朗, 田久創大, 山口充孝, 河地有木, 酒井真理, 黒澤俊介, 島添 健次, 錦戸文彦, 吉田英治, 高橋
美和子, 山谷泰賀, "医用コンプトンカメラの性能評価技術開発," 第 12 回核医学画像解析研究会, 2022/11/26.
(oral)
寅松千枝, Akram Mohammadi, 脇坂秀克, 新田展大, 関千江, 菅野巌, 山谷泰賀, "粒子線治療ビーム照射により体内で発生する陽電子放出核の放射性薬物動態解析," 第 12 回核医学画像解析研究会, 2022/11/26. (oral, 日本核医学会核医学理工分科会第 6 回研究奨励賞受賞)
橋本二三生, 大手希望, 大西佑弥, 田島英朗, 山谷泰賀, "Deep image prior を利用した PET 画像再構成の３次元実装," 第 12 回核医学画像解析研究会, 2022/11/26. (oral)
Han Gyu Kang, “Ultrahigh resolution PET scanner for mouse brain imaging”, Research workshop on nuclear medicine
instrumentation, Seoul, 2022/12/26. (oral)

1.6 特許 Patents (3)・出願 Application (3)[1]

岩男悠真, 田島英朗, 山谷泰賀, “情報処理方法、情報処理装置、情報処理プログラム、および記録媒体,” 特願2022-005333, 2022/1/17 出願. (Q20234JP)[2]

山谷泰賀, 大橋遼太郎, 高橋美和子, 伊藤繁記, “放射線計測装置、放射線計測方法、放射線計測プログラム、体内組織移動方法及び非一時的記録媒体,” 特願 2022-097493, 2022/6/16 出願. (Q20258JP)[3]

吉田英治, 山谷泰賀, “シンチレータアレイ、放射線検出装置、及び陽電子放出断層撮影装置,” 特願 2022-187745,
2022/11/24 出願. (Q20274JP)

・登録 Registered (0)103次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

2. 成果普及などへの取り組み Outreach actions
2.1 研究会などの開催 Hosted workshops (2)[1][2]「次世代 PET 研究会 2022」を主催, 2022/1/29 (QST 千葉＋オンライン) (参加者数計 200 名).
「未来 PET 創造研究ユニット」キックオフ Bench to Clinical シンポジウム」を主催, 2022/5/29 (QST 千葉+オンライン) (参加者 現地 63 名(うち QST 外部 37 名)+オンライン 86 名).

2.2 セミナー開催 Hosted seminars (0)2.3 報告書出版 Annual report publishing (1)[1]

山谷泰賀 編, “次世代 PET 研究報告書 2021,” QST-R-22, 2022/1/29.
https://www.nirs.qst.go.jp/usr/medical-imaging/ja/study/pdf/QST_R_22.pdf

2.4 総説 Review articles (6)[1]伊藤公輝, 黒澤俊介, 辻厚至, 樋口隆弘, 山谷泰賀, 高橋美和子, "核医学の魅力と新たな展開," Isotope News, 2022
年 1 月号, 特別号 No. 6, pp. 2-12, 2022.

[2]

山谷泰賀, 錦戸文彦, 伊藤公輝, 赤松剛, 岩男悠真, 高橋美和子, "マルチモーダル PET：現状と展望," Medical
Imaging Technology, Vol., 40, No. 1, pp. 3-8, 2022.
Hideaki Tashima, Taiga Yamaya, "Compton imaging for medical applications," Radiol. Phys. Technol., 15 (3), pp. 187-205,
2022.
Hideo Murayama, Taiga Yamaya, “Eiichi Tanaka, Ph.D. (1927–2021): pioneer of the gamma camera and PET in nuclear
medicine physics,” Radiol. Phys. Technol. on-line first, 2022. https://doi.org/10.1007/s12194-022-00693-z
田久創大, “IEEE NSS MIC 2021 横浜（バーチャル開催）印象記,” Isotope News, 2022 年 4 月号, No. 780, pp. 3839, 2022.
高橋美和子, “第 61 回日本核医学会学術総会 印象記,” Isotope News, 2022 年 4 月号, No. 780, pp. 40-41, 2022.

[3]
[4]
[5]
[6]

2.5 講義・講演 Lectures (24)・シンポジウム等における招待講演 Invited talks at symposium (17)
[1]
[2]

[3]

[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]
[10]
[11]
[12]
[13]
[14]
[15]

山谷泰賀, "利用可能なすべての放射線を画像診断に役立てる「全ガンマ線イメージング(WGI)」への変革," 公益財団法人中谷医工計測技術振興財団令和 3 年度贈呈式講演, 2022/2/26.
Taiga Yamaya, "Add-on PET: a future technology to upgrade existing MRI to PET/MRI," The 81st Annual Meeting of theJapan Radiological Society Collection of Abstracts, S96, 2022. (第 81 回日本医学放射線学会総会, シンポジウム 8,
RSY8-2, invited oral, 2022/4/16)
Taiga Yamaya, "Messages to young generation researchers in nuclear medicine / 核医学分野における若手研究者への期待,” 医学物理, 第 42 巻, Sup. 1, p. 35, 2022. (第 123 回日本医学物理学会学術大会, JSMP Special Session, PSL35, invited oral, 2022/4/17)
Go Akamatsu, “核医学分野でエキスパートに期待すること,” 医学物理, 第 42 巻, Sup. 1, p. 35, 2022. (第 123 回
日本医学物理学会学術大会, JSMP Special Session, PSL3-6, invited oral, 2022/4/17)
山谷泰賀, "次世代頭部専用 PET の開発," 第 61 回千葉核医学研究会, 2022/6/18 (online).
山谷泰賀, “アカデミア発の次世代 PET 機器開発の実用化経験,” 第 25 回核医学治験企業懇談会, 2022/6/23.
(online)
山谷泰賀, "世界初のヘルメット型 PET 装置 Vrain の開発," 令和 4 年度第 1 回ラドネット研究会, 2022/6/25. (公益財団法人原子力安全技術センター)
Taiga Yamaya, “PET Imaging Innovations,” Key Talk in 4th Jagiellonian Symposium on Advances in Particle Physics andMedicine, 2022/7/13. (Jagiellonian University, Krakow, invited oral)
田島英朗, "PET の物理限界を超える！WGI コンプトンイメージング," PET サマーセミナー2022 in 甲府,
2022/7/29. (invited oral)
赤松剛, "PET 画像評価のポイント," PET サマーセミナー2022 in 甲府, 2022/7/30. (invited oral)
高橋美和子, “核医学の現状と将来 -核医学が照らす私達の生活と医療-,” 令和 4 年度(秋期)放射線安全管理研修会, 2022/9/30. (invited oral)
山谷泰賀, "学術集会のこれから 研究者の視点と学会主催者の視点," 東北大学電気通信研究所公開シンポジウ
ム「これからの学術集会を考える」, 2022/10/6. (東北大)山谷泰賀, “開発者が語る！世界初の半球型頭部 PET VRAIN のすべて,” 第 50 回日本放射線技術学会秋季学術大会 ランチョンセミナー14, 2022/10/9. (国際ファッションセンター)
山谷泰賀, “情報アップデート：PET 装置開発の最先端,” 公益財団法人 医用原子力技術研究振興財団 粒子線
がん治療等に関する施設研究会 令和 4 年度第 2 回研究会, 2022/10/21. (AP 東京八重洲)
山谷泰賀, "陽電子でがんや脳をイメージングする ～PET を支える計測技術と未来予想～," 国際画像機器展特別招待講演, 2022/12/8. (パシフィコ横浜アネックスホール)

104

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

[16]
[17]

山谷泰賀, “主催者ニーズに応えるソリューションとは？～国際学術会議の事例～,” 第 4 回横浜グローバル
MICE フォーラム, 2022/12/13. (パシフィコ横浜ノース)
田久創大, “量子 PET：ポジトロニウム寿命の核医学応用,” SMART (Scintillator for Medical, Astro-particle andenvironmental Radiation Technologies), 2022/12/19. (invited, oral, 徳島大学)

・講義 Educational lectures (7)
[1]
[2]

[4]
[5]

山谷泰賀, “Future PET instrumentation,” 九州大学大学院医学系学府 分子機能画像科学論, 2022/1/31. (online)
山谷泰賀, 赤松剛, 錦戸文彦, 高橋美和子, Han Gyu Kang, 田久創大, 吉田英治, 田島英朗, 田島英朗, 生駒洋子,
岩男悠真, 寅松千枝, Akram Mohammadi, 伊藤繁記, “放射線医工学,” 千葉大学大学院講義, 2022 年度前期毎週
月曜 16:10-17:40.
Taiga Yamaya, "Development of PET scanners for molecular imaging research," 東北大学 分子イメージング特論,
2022/7/1. (online)
山谷泰賀, “Future PET instrumentation,” 九州大学大学院医学系学府 分子機能画像科学論, 2022/12/12. (online)
吉田英治, 医学物理コース, 2022/8/4.

[6]
[7]

Hideaki Tashima, “OpenPET enabling PET imaging during treatment,” UOW 講演, 2022/11/28. (QST 千葉)
Han Gyu Kang, “Half millimeter resolution PET imaging”, Eulji University, Seongnam-si, 2022/12/26.

[3]

2.6 著書 Book chapters (0)2.7 プレス・広告物掲載 Public relations activities (24)
[1]

[2]

[3]

[4]
[5]

[6]

[7]

[8]
[9]
[10]
[11]
[12]
[13]
[14]
[15]

[16]
[17]

“世界初のヘルメット型 PET 装置を製品化－小型・高性能を実現、脳の検査がもっと身近に－,” QST プレスリ
リース, 2022/1/18.
https://www.qst.go.jp/site/press/20220118.html“『頭部専用 PET 装置（製品名：Vrain）の完成発表会』を量子科学技術研究開発機構とアトックスの共同で開催しました,” 株式会社アトックス HP, 2022/1/18.
https://www.atox.co.jp/news/20220118/index.html“量研とアトックスが，認知症検査などを目的とした世界初のヘルメット型 PET「Vrain」を発表,” インナービジ
ョン, 2022/1/20.
https://www.innervision.co.jp/report/usual/20220207“ヘルメット型 PET 装置、QST などが開発,” ビヨンドヘルス, 2022/1/20.
https://project.nikkeibp.co.jp/behealth/atcl/news/domestic/00136/“量研とアトックス，世界初のヘルメット型 PET 装置を製品化－小型・高性能を実現，脳の検査がもっと身近に－” インナービジョン, 2022/1/18.
https://www.innervision.co.jp/report/usual/20220207”世界初のヘルメット型 PET 装置を製品化～小型・高性能を実現、脳の検査がもっと身近に～,” Tii 生命科学,
2022/1/18.
https://medibio.tiisys.com/93239/”量子科学技術研究開発機構・アトックス／世界初のヘルメット型 PET 装置を製品化,” 月刊新医療 web トピッ
クス, 2022/1/19.
https://www.newmed.co.jp/gakkai/8722”量研機構とアトックス、頭部専用のヘルメット型 PET 装置を開発,” 原子力産業新聞 web, 2022/1/21.
https://www.jaif.or.jp/journal/japan/11453.html“頭部専用の"ヘルメット型 PET"が登場,” 日経メディカル, 2022/1/28.
https://medical.nikkeibp.co.jp/leaf/mem/pub/report/t293/202201/573694.html
Vrain 動画公開
https://twitter.com/QST_QLMSD/status/1488428758935949312?s=20&t=9jWz65WFVJfT8BMrMv0J2w“座ったまま検査可能、ヘルメット型の頭部専用 PET 装置を発売,” MONOist, 2022/2/2.
https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2202/02/news039.html“QST が認知症診断パッケージを提供,” 日経バイオテク, 2022/2/9.
https://bio.nikkeibp.co.jp/atcl/column/16/052000031/020400077/“頭部専用の画像診断装置、製品化に成功,” 朝日新聞, 13 版, 20 面, 2022/2/10.
山谷泰賀, “利用可能なすべての放射線を画像診断に役立てる「全ガンマ線イメージング」への変革,” 中谷医工計測技術振興財団×量子科学技術研究開発機構 長期大型研究助成贈呈共同記者会見, 2022/2/16.
“第 4 回長期大型研究助成の贈呈者が決定し、記者会見を行いました,” 公益財団法人中谷医工計測技術振興財団, 2022/2/16.
https://www.nakatani-foundation.jp/news/long_press/“中谷医工計測技術振興財団より長期大型研究助成を贈呈されました,” 量子科学技術研究開発機構, 2022/2/21.
https://www.qst.go.jp/site/qms/news220221.html“中谷医工計測技術振興財団が第 4 回長期大型研究助成に量子科学技術研究開発機構を採択 「未来 PET 創造研

105

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

[18]
[19]
[20]
[21]
[22]
[23]
[24]

究ユニット（仮称）」を設立し「全ガンマ線イメージング」実用化に取り組む,” innavinet, 2022/2/18.
https://www.innervision.co.jp/report/usual/20220401“QST に核医学診断の研究ユニット 中谷医工計測財団助成金で設立," 科学新聞, 2022/2/25.
“最新医療テクノロジー 頭にかぶるヘルメット形 PET 装置,” 日刊ゲンダイ, 2022/3/24.
“頭にかぶる「ヘルメット形 PET 装置」認知症の診断で期待される,” 日刊ゲンダイヘルスケア, 2022/3/24.
https://hc.nikkan-gendai.com/articles/277411/print“ヘルメット型 PET の国内販売が開始,” QST NEWS LETTER, p. 11, 2022/4.
山谷泰賀, “量子科学技術でつくる未来 認知症の超早期診断 ヘルメット型 PET 開発 脳画像検査の切り札に,”
日刊工業新聞 全国 13 版 21 面, 2022/10/20.
高橋美和子, “量子科学技術でつくる未来 認知症の超早期診断 PET で脳機能可視化 認知症患者の困りごと代弁,” 日刊工業新聞 全国 13 版 23 面, 2022/12/1.
Vrain が 2022 SNMMI Highlights Lecture: Neuroscience にて紹介される. (Julie Price, THE JOURNAL OF NUCLEAR
MEDICINE, Vol. 63, No. 11, November 2022, 16N)

2.8 出展など Exhibition (2)[1][2]

ヘルメット PET 模型の文科省展示, 2022/7/21 - 8/31.
QST 千葉地区一般公開にて研究室公開, 2022/10/23.

2.9 その他報告書 Other reports (5)
[1]

[2]

[3]

[4]
[5]

山谷泰賀, 吉川彰, 鎌田圭, 吉野将生, 田久創大, Han Gyu Kang, 錦戸文彦, 田島英朗, "新規高エネルギー分解能
シンチレータの開発と核医学への応用," 令和 2 年度東北大学金属材料研究所研究部共同研究報告, B52-B55,
2021.
山谷泰賀, Akram Mohammadia, Han Gyu Kang, 田久創大, 寅松千枝. 錦戸文彦, 佐藤眞二, 田島英朗, 辻厚至, 脇坂秀克, 吉田英治, 稲庭拓, "重粒子線照射野イメージングのための OpenPET 装置開発に関する研究（20H285）,"2021 年度量子医科学研究所重粒子線がん治療装置等共同利用研究報告書, pp. 123-124, 2022.
田久創大, 松本謙一郎, 澁谷憲悟, 錦戸文彦, Akram Mohammadi, Han Gyu Kang, 田島英朗, 高橋美和子, 中西郁夫, 下川卓志, 山谷泰賀, "「量子 PET」による生体内フリーラジカル定量に関する研究（21H457）," 2021 年度量子医科学研究所重粒子線がん治療装置等共同利用研究報告書, pp. 202-203, 2022.
錦戸文彦, 高田英治, 佐竹大樹, 田久創大, Han Gyu Kang, 山谷泰賀, "有機単結晶半導体を用いた重粒子線検出器の開発（19H405）," 2021 年度量子医科学研究所重粒子線がん治療装置等共同利用研究報告書, pp. 154-155, 2022.
山口充孝, 長尾悠人, 河地有木, 田島英朗, 山谷泰賀, “LMMLEM 画像再構成プログラム及び PET 画像再構成
プログラムの GPU 化”, 令和 3 年度スーパーコンピュータシステム(HPE SGI8600)利用による研究成果報告集,
pp. 65-66, 2022.

2.10 海外ゲスト対応 Foreign guest scientists (2)[1]2022/8/8

Prof. Kuangyu Shi (University of Bern)[2]

2022/12/15

Simon Cherry, Sun Il Kwon (UC Davis), Ryosuke Ota (Hamamatsu Photonics)

2.11 見学対応 Lab tours for visitors (24)[1]2022/1/5

大阪天王寺高校(SSH)・大阪府内 GLHS 各校ご見学 (計 22 名)[2]2022/1/6

文部科学省 研究開発局 審議官 堀内義規様 (計 3 名)

[3]2022/1/27

令和 3 年度放射線看護課程[4]2022/3/10

文部科学省 研究振興局 基礎・基盤研究課 量子研究推進室 専門職 加藤瑠奈様 (計 7 名)

[5]2022/4/19

星野利彦 QST 理事, 鈴木正隆 QST 理事[6]2022/5/9

文部科学省 研究振興局 基礎・基盤研究課 量子研究推進室 係長 家藤美奈子様 (計 5 名)

[7]2022/5/19

東京大学大学院総合文化研究科助教 澁谷憲悟様[8]2022/5/23

文部科学省 研究振興局長 池田貴城様(計 3 名)

[9]2022/6/2

第 119 回放射線看護課程[10]2022/6/23

人材育成センター研修関係 (計 4 名)

[11]

2022/7/4

文部科学省 科学技術・学術政策局 研究開発基盤課 量子研究推進室 室長補佐 亀井肇様(計 2 名)

[12]2022/7/29

参議院議員 若松謙維様, 福島県議会議員 伊藤達也様, 真山祐一様 (計 4 名)

[13]

2022/8/5

桐蔭学園高校 1 年生 (計 10 名)[14]2022/8/22

兵庫高校研修 (計 20 名)[15]2022/8/22

千葉銀行様

[16]

2022/8/24

特許庁様

106

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research[17]2022/8/25

令和４年度『千葉市未来の科学者育成プログラム：放射線の性質と医学利用』施設見学 (計 22 名)[18]2022/8/26

文部科学省 基礎・基盤研究課 量子研究推進室 室長補佐 磯部貴英様 (計 3 名)

[19]

2022/9/6

前衆議院議員 冨岡勉様, 衆議院議員 三ツ林裕巳様, ご視察 (計 4 名)

[20]

2022/9/16

参議院議員 臼井正一様ご視察 (計 2 名)

[21]

2022/9/21

人材育成センター研修関係 (計 2 名)

[22]2022/10/11

文部科学省 研究振興局 基礎・基盤研究課 量子研究推進室 企画調整係長 柴田裕介様 (計 2 名)

[23]

2022/10/28

岐阜大学学術研究・産学官連携推進本部 細野光章様, 早稲田大学教育・総合科学学術院教授 大西宏一郎様[24]2022/12/9

第 120 回放射線看護課程

UC Davis の Cherry 博⼠（中央椅⼦）と Kwon 博⼠（上段、右から 4 ⼈⽬）が浜松ホトニクス⼤⽥博⼠（右から 2 ⼈⽬）と共に QST イメージング物理研究グループを訪問されました（2022 年 12 ⽉ 15 ⽇）。
Profs. Simon Cherry (sitting in the chair) and Sun Il Kwon (4th standing person from right) from UC Davis visited the
Imaging Physics Group at QST with Dr. Ota (2nd from right, Hamamatsu Photonics) on December 15, 2002..

107

次世代PET研究報告書 2022 Report on PET Imaging Physics Research

3. 外部評価（表彰） Awards (11)[1]
Akram Mohammadi, “Outstanding Reviewer Awards 2021 in Physics in Medicine and Biology,” 2022
https://www.qst.go.jp/site/qms/news220729.html[2]
山谷泰賀, "利用可能なすべての放射線を画像診断に役立てる「全ガンマ線イメージング(WGI)」への変革," 公益財団法人中谷医工計測技術振興財団長期大型研究助成 (助成額 3 億円/5 年間), 2022/2/26.
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田島英朗, “「量子 PET」イメージング手法の開発,” コニカミノルタ画像科学奨励賞受賞, 2022/3/1.
https://www.qst.go.jp/site/qms/news220311.html
赤松剛, ICRPT 賞 Brilliant Award, 2022/5/10. (For Go Akamatsu, Miwako Takahashi, Yuma Iwao, Hideaki Tashima, Eiji
Yoshida, Makoto Higuchi, Taiga Yamaya, "FDG healthy volunteer imaging with the world’s first helmet-type brain PET,"
第 78 回日本放射線技術学会総会学術大会, TPI-089, oral, 2022/4/17)
https://www.qst.go.jp/site/qms/news220705.html
高橋美和子, ICRPT 賞 Certificate of Merit Award, 2022/5/10. (For Miwako Takahashi, Shigeki Ito, Sodai Takyu, Shuntaro
Yoshimura, Yasuyuki Seto, Taiga Yamaya, "Concept and clinical impact of an intraoperative forceps-type coincidence
detector for lymph node diagnosis using FDG," 第 123 回日本医学物理学会学術大会, TPI -078, oral, 2022/4/17)
https://www.qst.go.jp/site/qms/news220707-1.html
岩男悠真，"マーカレス・キャリブレーションレスな頭部 PET 体動補正手法の開発," 2022 年度電子情報通信学
会医用画像研究会 MI 研究奨励賞 受賞, 2022/5/19.
https://www.qst.go.jp/site/qms/news20220606.html
Miwako Takahashi, Go Akamatsu, Yuma Iwao, Hideaki Tashima, Taiga Yamaya, “Small brain nuclei identification using
helmet-type PET in healthy volunteers,” SECOND PLACE POSTER – Neurosciences, SNMMI 2022 Annual Meeting,2022/6/14.
https://www.qst.go.jp/site/qms/news220707-2.html
山谷泰賀, 田島英朗, 吉田英治, 赤松剛, 高橋美和子, 岩男悠真, 錦戸文彦, 田久創大, 脇坂秀克, “「B2C」を体現したヘルメット型 PET 実用機の開発,” 令和４年度理事長表彰 研究開発功績賞, 2022/07/1.
石川大洋, “手持ち型検出器による術中ガイド PET「Scratch-PET」の画像化シミュレーション,” 第 59 回アイソトープ・放射線研究発表会 若手優秀講演賞受賞, 2022/7/8.
https://www.qst.go.jp/site/qms/news220720.html
Miho Kiyokawa, IEEE NSS-MIC2022 Trainee Grant 330 USD.
寅松千枝, 日本核医学会核医学理工分科会第 6 回研究奨励賞受賞, 2022/11/26 (For “粒子線治療ビーム照射により体内で発生する陽電子放出核の放射性薬物動態解析,” 第 12 回核医学画像解析研究会)
https://www.qst.go.jp/site/qms/news221223-1.html

中⾕医⼯計測技術振興財団⻑期⼤型研究助成贈呈書（左）と令和 4 年度 QST 理事⻑表彰状（右）Nakatani Foundation Long-term Large-scale Research Grant presentation (left) and
2022 QST President Commendation certificate (right).

108表紙画像 Cover image
Vrain で撮像した FDG-PET 画像（a-c）、全⾝⽤ PET で撮像した FDG-PET 画像（d-f）および T1 強調
MRI 画像（g-i）
。⼗字線の中央は、視床前核（a, d, g）および視床背内側核（b, e, h）を⽰す。全⾝⽤ PET
ではこれらの神経核を描出できていないが（d, e）、Vrain では明瞭に描出されている（a, b）。右の拡⼤図では、Vrain を使⽤することで（c）、全⾝⽤ PET（f）で分離できていない⿊質（⽮印）と⾚核（点線⽮印）を識別できている。カラースケールの単位は SUV である。
図は（Takahashi et al., “Small nuclei identification with a hemispherical brain PET.” EJNMMI Physics, vol. 9,
pp. 69, 2022）より引⽤した。⼀部改変あり。
Licensed under CC BY 4.0. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja
FDG-PET images using Vrain are shown at the top (a–c) and those using the whole-body PET are shown in the middle (d–f).
Images g–i show the T1WI MRIs. The center of each crossbar is placed on the anterior nucleus (a, d, g) or the dorsomedial
nucleus (b, e, h) in the thalamus. These are clearly visualized using Vrain (a, b) but not using the whole-body PET (d, e). The
substantia nigra (arrows) and red nucleus (dashed arrows) are visualized using Vrain (c) with an expanded scale for thesquared area on the right, but each region is not visualized separately using the whole-body PET (f). The SUV is indicated by
the color scale.
The image is reprinted with a modification from the paper of (Takahashi et al., “Small nuclei identification with a hemisphericalbrain PET.” EJNMMI Physics, vol. 9, pp. 69, 2022). This research was originally published in EJNMMI Physics.
Licensed under CC BY 4.0. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

次世代 PET 研究報告書 2022
2022 Report on PET Imaging Physics Research2023 年 1 ⽉ 21 ⽇刊⾏ (Publication on Jan. 21, 2023)
編集

⼭⾕ 泰賀 (Taiga Yamaya) jpet@qst.go.jp

発⾏

国⽴研究開発法⼈ 量⼦科学技術研究開発機構 量⼦医科学研究所
Institute for Quantum Medical Science,
National Institutes for Quantum Science and Technology

住所〒263-8555 千葉県千葉市稲⽑区⽳川４丁⽬９番１号

印

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