QST-R-18

次世代ＰＥＴ
研究報告書2020
2020 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 放射線医学総合研究所
National Institute of Radiological Sciences,
National Institutes for Quantum and Radiological 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2020

Imaging Physics Group:
Research action report 2020

山谷 泰賀
Taiga Yamaya

1

WGI 3号試作機の開発

Development of the 3 rd WGI prototype

田久 創大
Sodai Takyu

15

WGIコンプトン画像再構成

Compton image reconstruction for WGI

田島 英朗
Hideaki Tashima

19

C型Compton-PETのイメージングシミュレーション

Imaging simulation of C-shaped ComptonPET

仁科 匠
Takumi Nishina

23

ポジトロニウムによる酸素分圧計測法

Measurement of pO 2 using positronium
lifetime澁谷 憲悟
Kengo Shibuya

27

モハマディ アクラム
Akram Mohammadi

33

Optimization of the laser-induced layer
DOI-PETクリスタルバー検出器用のレーザー加
in scintillation crystal bar for DOI-PET
工面最適化
detectors

次世代小動物用PET装置開発

Development of next generation small
animal PET systems

カン ハンギュHan Gyu Kang

37

DOI-TOF検出器の開発

Development of DOI-TOF PET detector

吉田 英治
Eiji Yoshida43

対向ラウンドエッジ型乳房用PETの提案

Imaging simulation of a dual round-edge
breast PET

赤松 剛
Go Akamatsu

47

医療応用を目的とした新しい放射線検出器の開発

New radiation detectors for medical
applications

錦戸 文彦
Fumihiko Nishikido

51

頭部PETにおける体動補正法

Motion correction method for brain PET

岩男 悠真
Yuma Iwao

55

脳FDG-PET画像からの装置解像度評価

Evaluation of resolution from brain FDGPET images

大東 尚真
Shoma Ohigashi

59

Add-on PET/MRI：コイルからのRF波による発熱の評価手法

Add-on PET/MRI: evaluation method forheat generated by electromagnetic waves
from a transceiver coil

宮木 大聖
Taisei Miyaki

63

エムディ シャハダト
ホサイン アクラム
Md Shahadat Hossain Akram

67

寅松 千枝
Chie Toramatsu

71

堀 圭佑
Keisuke Hori

75

7テスラMRI用RFマイクロストリップPETコイル Development of a 7T MRI compatible RFの開発
microstrip PET-coil

粒子線ビームによる腫瘍病態診断への挑戦

Challenge to tumor pathology by particle
beams

FDG-PETによる移植肺拒絶反応予測：深層学習 Deep learning prediction of lungの応用
transplant rejection from FDG-PET

慢性疼痛SPECTへの深層学習の応用

Deep learning approach to chronic pain
SPECT

鈴木 海斗
Kaito Suzuki

79

術中リンパ節核医学診断

Nuclear medicine for intraoperative lymph
node diagnosis

高橋 美和子Miwako Takahashi

83

イメージング物理研究グループ
研究業績2020

Achievements of
Imaging Physics Group in 202091

次世代PET研究報告書 2020 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 2020
Imaging Physics Group: Research action report 2020
山谷 泰賀 グループリーダー
Taiga Yamaya, Group Leader(On behalf of the Imaging Physics Group)

はじめにIntroduction

平穏に始まった 2020 年は、春にはパンデミックによる未曽有の大混乱となった。陸地面積を人口で割って計算した一人当たりの面積は、世界平均で 135m
x 135m、日本平均で 55m x 55m、東京 23 区では 8m
x 8m しかない。このように人口密度が高く、しかも
航空ネットワークが発達した現代において、人々はパンデミックに対する正解を見いだせずにいる。

2020, which began peacefully, turned out to be an

不安で道に迷いそうなときでも頼れる存在が自然科学である。この世の中に存在する物質や法則は、いつでも変わらない確かな本質であろう。科学者を名乗るものは、先人の功績に敬意を払うとともに、自ら発見した新しい知見を教科書に追加し、次の世代へ伝える義務を負っている。特に、国研について言えば、それが大学や企業ができないことでないといけない。

Natural science is a reliable existence even when we feel

unprecedented pandemic turmoil in the spring. The land area
divided by the population, which corresponds to the land area
to be given to each, is only 135m x 135m on average in theworld, 55m x 55m on average in Japan and 8m x 8m on
average in the 23 wards of Tokyo. In the present day of dense
urban populations and well-developed aviation networks,
politics has not yet found the right answer to the pandemic.

uneasy and are about to lose our way. Matter and the physicaland natural laws that exist in this world always have a certain
essence that will never change. And scientists pay homage totheir predecessors’ works, add new findings to textbooks, andpass them onto the next generations. In particular, regarding
scientists in national research institutions, their studies should
be topics that universities and commercial companies cannot
cover.
Nuclear medicine is a discipline which applies radioisotopes to

核医学は、放射性同位体（ラジオアイソトープ）を医学に応用する学問分野であり、近代の診療の根底を支えている。放射線の透過性が画像診断を可能にし、放射線の細胞影響効果を積極的に利用すれば治療も可能になる。さまざまなバイオマーカーに、その性質を変えずに目印を付けられるのが最大の特徴であろう。そして、たとえ微量であっても体内のどこにどれだけあるのかを正確に知ることができる。

medicine, and supports the basis of modern medicine.
Penetration of radiation enables diagnostic imaging, andappropriate usage of cell response to radiation enables
treatment. The greatest feature of nuclear medicine should bethat various biomarkers can be labelled by radioisotopes
without changing their properties. And no matter how small theamount of a biomarker, the exact location and quantity of thebiomarker in the body can be known.
It is the role of nuclear medicine physics to guarantee the basis

これを保証しているのが核医学物理学である。放医研発足の 1957 年は、日本の核医学物理学が発足した年と言っても過言でないだろう。1980 年代まで
は、日本の核医学物理学は、世界と肩を並べる研究ア
クティビティを誇っていた（詳細は、次世代 PET 研
究報告書 2018・2019 の田中栄一先生・村山秀雄先生のご執筆をご覧いただきたい）。しかし、1990 年
代に入ると海外装置の輸入が目立つようになった。
景気が伸び悩む中、日本固有の厳しい RI 規制がもた
らす潜在的なコスト高が、皆保険制度と整合しにくくなったためだと思われる。そして、企業が研究開発

of nuclear medicine imaging. The year 1957, when the
National Institute of Radiological Sciences was established,
was also the year when Japanese researchers’ investigations
into nuclear medicine physics started. Through the 1980s, thecountry’s

activities

innuclearmedicineusedmainlydomestically produced PET systems as part of a global
research community (for details, see the articles of Drs. Eiichi
Tanaka and Hideo Murayama in our group’s 2018 and 2019
annual reports). However, in the 1990s, when the Japanese
economy became sluggish, imported systems became themainstream. The potential high costs brought by the strict RI
regulations in Japan were no longer consistent with the healthinsurance system. Then, as companies stopped their research

1

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Researchand development, activity in academia such as universities,

をしなくなったので、人材供給源である大学等の研究も弱体化するという悪循環に陥ってしまった。

which were sources of human resources, decreased as well.
In the meantime, cancer has emerged in some countries as the

しかし、いまだにがんは克服されていない。さらに認知症という大きな課題が降りかかった今、我々には核医学物理学をさらに発展させる責務がある。それは、PET の潜在能力はまだ十分に発揮されておらず、また PET を超える次世代核医学法もありえると信じているからである。診断の根拠となる情報は正確でないといけない。近年、AI とリキッドバイオプ
シーを組みわせた簡便・低コスト診断法の開発が注目される傾向にあるが、スクリーニング検査のあとに必須となる確かな診断技術は、その進歩を止めてはいけない。本報告書では、核医学物理の進歩のために、イメージング物理研究グループが行った 1 年間の研究成果をまとめた。

number one killer, surpassing cardiovascular disease. In
addition, another big issue with aging populations in somecountries is dementia. Therefore, we need to continue nuclear
medicine physics research for these clinical issues. This isbecause we believe that the potential of PET has not been fully
realized yet, and that there may be next-generation nuclear
medicine methods which exceed PET. The information onwhich diagnosis is based must be accurate. In recent years,
the development of simple and low-cost diagnostic methods
that combine artificial intelligence and liquid biopsy have been
attracting attention, but progress on reliable diagnostic
technology that is indispensable after screening tests must not
stop. This annual report summarizes the recent results ofresearch conducted by the Imaging Physics Group (IPG) for
the advancement of nuclear medicine physics.

イメージング物理研究グループの開発の歴史

Overview of novel systems developed by IPG

我々の研究のルーツは、世界に先駆けて実用化に成功した depth-of-interaction (DOI)検出器にある。
従来 PET の課題であった解像度と感度の両立が可能になるほか、検出器配置の自由度も増す。そこで、頭部専用 PET に続き、治療と診断の融合を目指した独自の OpenPET の研究にも取り組んだ。その成果か
ら、Whole gamma imaging (WGI)の着想に至った。
また、従来技術を打ち破る高性能小動物用 PET 装置の開発にも着手した。

The IPG succeeded in developing a novel depth-of-interaction(DOI) detector, which is a key technology to get any significant
improvement in sensitivity while maintaining high spatial
resolution. A flexible detector arrangement has become
possible using the DOI detectors. Good examples are a brain
dedicated PET system and an open-type PET system“OpenPET”. Whole gamma imaging is also a novel idea thatwas brought about by the DOI concept. A new project todevelop high performance small animal PET systems thatbreak through the current limitations has been started as well.

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

2

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Whole gamma imaging

Whole gamma imaging

Whole gamma imaging (WGI)は、コンプトンカメ
ラを PET に組み合わせた独自コンセプトである。標的アイソトープ治療核種を含め、さまざまな核種のイメージングが可能になる。PET は、電子・陽電子
対消滅により生じる 511keV 放射線ペアの同時計数
線（LOR）上に核種位置を特定する。これに対してコ
ンプトンカメラでは、円錐の表面上に核種位置を特定する。今年度は、基本となるコンプトンカメラとしての性能を高める研究を実施し、第 3 号試作機を開発した。具体的には、DOI 検出器にアップグレード
した内側の検出器（散乱検出器）のリング数を 2 倍にすることで、解像度一様性および感度の改善に成功した（田久創大, p. 15）。

Whole gamma imaging (WGI) is our original concept tocombine a Compton camera with PET. Imaging of various
radioisotopes including nuclei for targeted radioisotope
therapy will become possible. The Compton camera localizes
a source position on the surface of a cone, whereas PET
localizes it on a line of response (LOR), which is determinedby coincidence of a pair of 511keV photons emitted by theelectron-positronannihilation.

In

2020,

we

improved

component technologies in the Compton camera part, anddeveloped the 3rd prototype of WGI. We succeeded in
improving the sensitivity and the spatial resolution uniformity
by upgrading the inner detectors (the scatterer detectors) from
non-DOI to DOI capable and doubling the number of detector
rings (Sodai Takyu, p. 15).
Zirconium-89, whose half-life is about three days, is expected

約 3 日の⻑い半減期を持つ 89Zr は、抗原抗体反応 to have new application as a PET isotope for tumor imagingを利用した腫瘍イメージング用として研究されてい based on an antigen-antibody reaction. We think 89Zr is
る PET 核種である。我々は、89Zr が出す 909keV の suitable for WGI, because the 909 keV gamma-ray that 89Zr
ガンマ線に着目し、これをコンプトンカメラにより emits can be visualized by Compton imaging (i.e., imaging by
画像化（コンプトンイメージング）する研究を行って means of the Compton camera) (Hideaki Tashima, p. 19). Ourいる（田島英朗, p. 19）。コンプトンイメージングは、 final goal is to achieve spatial resolution better than that of PET
陽電子飛程などの PET 物理限界とは無縁であること because Compton imaging is not influenced by the physicallimitations of PET such as the positron range.
から、最終的には、89Zr WGI により、PET を超える
解像度の実現を目指している。
WGI will have an advantage even for a typical PET isotope of18

F. A single 511keV photon of which one side of the pair is

もっとも一般的な PET 核種である 18F でも WGI は有効である。具体的には、従来は捨てていた、同時計
数できなかった片側の 511keV 放射線を、コンプト
ンイメージングで画像化に使うことができる。この発想から、C 型 PET を着想した（仁科匠, p. 23）。

missing can be used for imaging by the Compton camera. We
invented a C-shaped PET geometry from this concept (Takumi
Nishina, p. 23).
We believe the WGI has a potential to change the principle ofnuclear medicine itself. We have discovered that thepositronium lifetime, a tiny time difference between the

WGI は、核医学の原理自体を塗り替えるポテンシ
ャルを持つ。具体的には、陽電子放出から 511keV 放
射線放出までのわずかな時間差（ポジトロニウム寿命）が、酸素分圧を正確に反映していることを掴んだ（澁谷憲悟, p. 27）。もし腫瘍の酸素状態が正確に分かると、通常の X 線でも治るがんと重粒子線治療でないと治らないがんとを、治療前に見極められるようになる。使用する核種は、陽電子放出と同時に
1157keVγ線を出す半減期約 4 時間の 44Sc が有望である。1157keVγ線をスタート、511keV 同時計数をストップとすることで、ポジトロニウム寿命を計測できる。WGI により、1157keVγ線が描く円錐表面と 511keV 同時計数線の交点として、核種位置を特定できる。44Sc-WGI によるポジトロニウムイメージ
ングを量子 PET（Quantum-PET）と名付けた。

positron emission and the emission of a pair of 511keV
photons, can be a biomarker for tumor hypoxia (Kengo
Shibuya, p.27). Tumor hypoxia information may lead to better
cancer treatment. For example, a tumor which will be cured
only by carbon ion therapy can be clearly separated fromtumors which are responsive to conventional X-ray therapy. To
measure the positronium lifetime in a patient’s body, the use ofscandium-44, whose half-life is about 4 hours, is suggested. A
1157 keV prompt gamma-ray which is emitted almost at thesame time as the positron emission can be a starting timer. The
imaging principle itself is also novel; the source position can bedirectly identified by calculating an intersection point between
the surface of a Compton cone of 1157 keV and the LOR of apair of 511 keV photons. We named this positronium imaging
by 44Sc-WGI as “quantum-PET (Q-PET)”.

3

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 2 2020 progress in the WGI project. The 3rd WGI prototype was developed and showed better sensitivity and resolution
uniformity than the previous WGI by upgrading and doubling the scatterer detector rings. In addition to two novel applications of89
Zr-WGI for better spatial resolution than PET and 18F-WGI for the C-shaped mobile PET, we launched a new project to develop“Q-PET” for positronium lifetime imaging.

高解像度・高感度 PET 技術

High resolution and high sensitivity PET technologies

PET の高解像度化・高感度化は、多くの研究者が⻑年取り組んでいる課題であるが、いまだに進化が続いている。我々は、感度と解像度を両立する DOI
検 出 器 の 技 術 革 新 を 進 め る 共 に 、 time-of-flight(TOF) PET のための時間分解能改善にも取り組んでいる。TOF-PET は、同時計数の際の時間差から位置情報を得る方法であり、300ps の TOF 分解能は4.5cm の位置分解能に相当する。

Improving the resolution and sensitivity of PET is an essential
issue that many researchers have addressed, but there is stillroom for further improvement. Therefore, we are developing
novel DOI detectors which improve both resolution andsensitivity. In addition, improvement of timing response of DOI
detectors is also important for better time-of-flight (TOF) PET.
In TOF-PET, the source position can be localized by the arrival
time difference between two 511keV photons. For example,
300 ps TOF resolution corresponds to 4.5 cm spatial
resolution.

DOI 分解能を追求する方法として、細⻑いシンチ
レータの両端に受光素子を結合し、光の強度比から
DOI 情報を計算する方法を研究している。DOI 方向の弁別能を高めるため、シンチレータの外部からレー ザ ー 照 射 し て 内 部 に 散 乱 面 を 形 成 し た （ laser
encoding）。今年度は、レーザー加工のパラメータの最適化を行った（Akram Mohammadi, p. 33）。

As a method to improve DOI resolution, we are studying a dualend readout detector, in which the DOI information can becalculated by the ratio of numbers of output photons at bothends. Laser engraving or laser encoding is used to opticallyseparate segments inside a monolithic crystal bar. In 2020, we
optimized parameters in the laser processing (Akram
Mohammadi, p. 33).
Attaching a photodetector array on one side of a crystal block

コスト削減が可能な現実的な検出器として、離散
made of small pieces of crystals is a practical design for cost
的なシンチレータの集合体の 1 面にのみ受光素子を effective DOI detectors. In the last year, we developed a new
結合する DOI 検出器の開発も進めている。昨年度は、 DOI detector (1.0 mm pitch and 3-layer DOI) based on the
OpenPET 用に開発した従来の 3mm 角 4 層 DOI 検 stagger method, which was a big progression from our
出器の技術革新を行い、超高解像度の 1.0mm 角 3 層 previous OpenPET DOI detector (3 mm pitch and 4-layer DOI).
DOI 検出器（stagger 方式）の開発に成功した。今年 In 2020, we developed two demonstration systems, a total

4

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Researchbody small animal PET system (TBS) and a mouse-brain

は、OpenPET 検出器を用いて最大 30cm ⻑の体軸視野を持つ動物全身 PET 装置を、stagger 検出器を用いてマウス頭部専用 PET 装置を試作することに成功した（Han Gyu Kang, p. 37）。

dedicated small animal PET system (SAP) (Han Gyu Kang,p.37). The OpenPET detector was used for the TBS, and thestagger detector was used for the SAP.
Generally, DOI detectors, in which light paths can be

DOI 検出器は、シンチレータ内での光路が複雑に complicated, have been considered to have poor TOF
なるため、これまで TOF 性能との両立は難しかった。 resolution. Development of the crosshair light sharing (CLS)
こ れ に 挑戦し て い るのが crosshair light sharing detector is the challenge to this issue. In 2020, we succeeded(CLS)検出器である。今年度は、検出器を試作し、 in demonstrating 1.5 mm crystal pitch, 3-layer DOI and 400 ps
1.5mm ピッチ、3 層 DOI、400ps TOF 分解能の達成 TOF by developing prototype detectors (Eiji Yoshida, p. 43).
The top parts of two crystal bars were optically glued to form aに成功した（吉田英治, p. 43）。2 本の棒状シンチレ
U-shape light path, and two bottom light outputs were read out
ータの上部を光学結合することで U 字型の光路を作 by two different photodetector cells. The crystal pitch of 1.5 mm
り、下部の 2 か所の光出口は独立した受光素子ピク was half the photodetector cell size, and each photodetector
セルで読み出すようにした。1.5mm のシンチレータ cell covered four outputs of different U-shape crystal units. As
幅は、受光素子ピクセルの半分であり、ひとつの受光 an application of the CLS detector, we designed and simulated
素子ピクセルで、4 つの異なるＵ字の光出口の片側 a breast dedicated PET system (Go Akamatsu, p. 47).
をカバーするようにしている。そして、CLS 検出器 The light emission process in scintillators is considered to be aの応用として、対向型の乳房専用 PET の設計を行っ limit to improve TOF resolution. As an alternative
phenomenon, Cherenkov radiation, which has a faster timeた（赤松剛, p. 47）。
response than the scintillation process, is attracting attention.

TOF 分解能の限界のひとつがシンチレータの発光過程である。そこで、より時間応答性に優れるチェレ
ンコフ発光が注目されているが、今度はエネルギ情報を取得することができない。そこで、東北大学人見啓太朗らと共同で、臭化タリウム（TlBr）半導体検出器をベースに、TlBr を透明化しチェレンコフ発光体として利用する研究も行った（錦⼾⽂彦, p. 51）。

However missing energy information is an issue. Therefore, incollaboration with Dr. Keitaro Hitomi of Tohoku University, we
conducted research on making thallium bromide (TlBr)
transparent and using it as a Cherenkov radiator (Fumihiko
Nishikido, p. 51). As TlBr is usually used as a semiconductor
detector, energy information can be obtained from collected
electrons.

Figure 3 2020 progress in high-resolution and high-sensitivity PET technologies. We have five different detector technologies;
the laser encoding, the OpenPET detector and the stagger were studied for better DOI, and the crosshair light sharing (CLS) wasinvented for balancing depth-of-interaction (DOI) and time-of-fight (TOF) information. Two different small animal systems wereactually developed, and a breast dedicated PET was designed and its performance was simulated. The Cherenkov detector wasinvestigated to get faster timing response.

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次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

頭部 PET

Brain PET

ヘルメット型 PET の開発は、株式会社アトックスとの共同研究により実用化一歩手間のところまで来た。PET 装置が高分解能化できたら、次に求められるのは体動の影響であろう。そこで今年度は、実用性の高い独自の体動補正システムの開発を行った（岩男悠真, p. 55）。

Realization of the helmet-type PET has almost been
completed in collaboration with ATOX Co., Ltd. However, suchhigh resolution brain PET would have its real value only when
an appropriate motion correction method is applied. Therefore,
in 2020, we developed an original motion correction system
which does not require complicated calibration procedures(Yuma Iwao, p. 55).

さて、装置の性能評価はファントムで行うが、ファPhysicians may have sometimes experienced that a PET
ントムはきれいでも実臨床ではいまいち、という経
system seems to work well for phantoms but does not offer so
験はないだろうか。ファントムは、真値が分かるもの good images in clinical use. This issue has been consideredの、視野外放射能など臨床条件のすべては反映でき as unsolvable because no one can know the true value inない。一方、実臨床では真値は基本的には分からな clinical practice. To try to resolve this, in 2020, we proposed aい。この課題に対して、健常者に対する医学的知見か new approach to set a “true value” based on clinical knowledge
ら「真値」を設定して、臨床画像から装置性能に相関 for healthy subjects. Then we attempted to extract information
する情報を抽出する試みも行った（大東尚真, p. 59）。 that correlates with the PET system performance (Shoma
Ohigashi, p. 59).

脳の形態画像は CT よりも MRI のほうが描出に優れる。よって、既存の MRI にも後付けできる、MRIのヘッドコイルと一体化した独自 PET 装置「add-on
PET」の開発も行っている。PET 部分は完成し、残る課題は MRI 用コイルの安全性のみとなった。そこで、add-on PET の RF コイルの発熱評価法について研究した（宮木大聖, p. 63）。また、add-on PET の
7 テスラ MRI への応用を目指し、PET 検出器の RFシールドの一部が MRI の RF コイルを兼ねる方法を考案し、その実証を行った（Md Shahadat Hossain
Akram, p. 67）。

Anatomical information is often required for PET diagnosis,
and MRI is preferred over CT for brain imaging. Therefore, weare developing the “add-on PET” which can be attached to any
existing MRI systems. The PET part is almost completed, andour only remaining task is the safety evaluation of the MRI coil.
In 2020, an evaluation method for heat generated byelectromagnetic waves from the RF coil was investigated(Taisei Miyaki, p. 63). Application to an ultra-high magnetic field
MRI is also of interest to us, and a new idea to use a part of
the RF shield for the PET detector as a part of the MRI RF coil
was proposed and evaluated (Md Shahadat Hossain Akram, p.
67).

治療への貢献Contribution to treatment

重粒子線がん治療は、深い位置のがんでもピンポ
イントで治療できる点に特徴がある。そこで、治療ビームが計画通りがんに届いているかどうかを画像で検証できる開放型 PET「OpenPET」を発明し、実証を続けてきた。今年度は、治療ビームによる腫瘍病態
診断の可能性へ挑戦した。具体的には、入射粒子の生体内洗い出し速度（washout rate）を OpenPET で計測するラット実験を行い、腫瘍では、正常組織とは異なる washout rate が得られることを掴んだ（寅松千枝, p. 71）。

Carbon ion therapy is recognized as an effective method which
can treat even a deeply seated tumor. Beam irradiation is
performed based on the treatment plan calculated from CT
images, but an in-situ range monitoring method has been
desired for a long time. Therefore, we invented OpenPET tovisualize positron emitters produced through fragmentation
reactions. Our next challenge is to extract tumor diagnostic
information just from OpenPET images by measuring
biological washout rate of irradiated particles. In 2020, we
succeeded in showing the feasibility by irradiating rat models,and a washout rate for a tumor which was different from thatfor a normal tissue was measured (Chie Toramatsu, p. 71).

そもそも核医学診断は、治療法選択の決定打になるところにその真価がある。そこで我々は、深層学習の力を借りることで、核医学画像からさらに多くの

The true value of nuclear medicine diagnosis is to provide
decisive information for an appropriate treatment method

6

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

患者情報を引き出すことが可能ではないかと考えた。今年度取り組んだ具体的テーマは、以下の 2 つである。ひとつは、患者の未来予測であり、肺移植後の FDG-PET 画像から将来の拒絶反応を予測できないかどうか、疾患モデルラットの実験データを用いて検証した（堀圭佑, p. 75）。もう一つは、痛みの定量化である。脳血流 SPECT のみから、特定の治療薬が有効な慢性疼痛患者を高い精度で判別することに成功した(鈴木海斗, p. 79)。

selection. Thus nuclear medicine images contain a lot of
diagnostic information, and we believe that deep learning
approaches can be a help to extract more information from theimages. In 2020, the following two themes were studied. One
was diagnosing the future of patients; future rejection waspredicted

from

FDG-PET

images

taken

after

lung

transplantation in rat models (Keisuke Hori, p. 75). The otherwas the quantification of pains; identifying chronic pain patients
which responded to a certain drug from only cerebral bloodflow SPECT images was enabled (Kaito Suzuki, p. 79).

外科治療でも核医学診断への期待は大きい。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。術前に FDG を投与し、郭清リンパ節の FDG 集積と病理診断結果を照合したところ、FDG が術中リンパ節診断のバイオマーカーになることが示された。そこで今年度、手術中に使える鉗子型
ミニ PET の開発に着手した（高橋美和子, p. 83）。

Another role of nuclear medicine diagnosis is in surgery. In
particular in surgery for esophageal cancer, surrounding lymph
nodes of potential metastasis are all dissected to maximize
curability. Therefore, an in-situ diagnosis method for lymph
node metastasis is highly required to minimize the dissection
area, which leads to greatly reduced complications. Following
the clinical study that showed high correlation between FDG
concentration and pathological diagnosis for each dissected
lymph node, in 2020, we launched a new project to develop aforceps-type mini PET device (Miwako Takahashi, p. 83).

まとめ

Conclusion

イメージング物理研究グループのこだわりは、独自の発想を基軸とし、それを実証し、さらに実用化を目指すところにある。2020 年は、新たに 3 台の試作機を開発し、2006 年以降に開発した試作装置は計 17種類になった。その原動力となっているのがチームワークである。本報告書では、16 名の研究者および学生が研究成果をまとめたが、それぞれの仕事は、他の 15 名、さらには技術職員や事務職員の協力なくしてなし得なかったことである。

Creation and demonstration of original ideas as well as theirpractical realization are our basic policy in the IPG. Including
three new prototypes that we developed in 2020, we havedeveloped a total of 17 prototypes since 2006. What has
become the driving force behind this is teamwork. In thisannual report, 16 researchers and university students
summarized their individual studies, each of which could nothave been accomplished without efforts from the other 15
group members as well as technical and clerical staff
members.
We expect that 2021 will be a2021 年 10 月には、いよい
よ 日 本 初 の IEEE Nuclear
Science Symposium andMedical Imaging Conference(NSS-MIC)が開催される。パンデミック収束の見通しは立たないが、NSS-MIC2021 開催を契機に次世代 PET 研究のさ らなる発 展が期待さ れる。

year of globalization for us
because we will host theIEEE

Nuclear

Symposium

andScience
MedicalImaging Conference (NSSMIC) in October 2021, baring
complications

due

to

the

Covid-19 pandemic. In the
coming year as well, we
expect further progress in the
next

generation

PET

research with the introductionof Japan’s first NSS-MIC.

7

コンプトンカメラが画像診断法の Compton imaging opens up new
avenues for diagnostic imaging
新しい可能性を切り拓く
天⽂学分野で古くからガンマ線計測に使われきたコンプトン
カメラ。今、核医学診断や分⼦イメージングへの応⽤が期待されている。

Compton imaging, originally developed by astronomers for detecting
gamma ray sources, is now also under investigation for clinical imaging. In
particular, a high‐performance Compton camera could prove invaluable
for applications within nuclear medicine and molecular imaging.

陽電⼦放出核種しか画像化できないPETに対して、コンプト
ンカメラは、原理的にはあらゆるガンマ核種を画像化できる。
しかし、これまで開発されたコンプトンカメラの画質は、PETに及ぶものではなかった。そんな中、PETにコンプトンカ
メラの機能を追加したwhole gamma imaging (WGI)システムがQST放医研により開発され、PETに匹敵する画質のマウスのコンプトンカメラ画像が⽰された。

Unlike the established medical imaging technique of PET, which can only
visualize positron emitters, Compton imaging has the potential to visualize
a variety of gamma ray sources. To date, however, Compton image quality
has not matched up to that of typical PET scans. To investigate its potential
further, researchers at the National Institute of Radiological Sciences(NIRS) in Japan have created a combined whole gamma imaging (WGI)
platform to directly compare the two modalities.

「コンプトンカメラは、特に⾼エネルギ核種に対して、
SPECTやPETを超える可能性があります。これまで核医学では使われてこなかったような新しい核種の利⽤も期待されます。」（⽥島英朗 主任研究員, QST放医研）“Compton imaging has potential to provide better images thanconventional SPECT and PET, in particular for radionuclides emitting high‐energy gamma rays,” explains Hideaki Tashima. “We expect to explore
new radionuclides that have never been used for nuclear medicine.”…

・・・「画質改善、さらには臨床応⽤を⽬指し、エネルギ分解能に優れる検出器技術を開発していきます。」（⼭⾕泰賀 グ
ループリーダー, QST放医研）（Physics World記事より、⼀部を和訳掲載）“We are now exploring detector technologies for better energy
resolution,” adds project leader Taiga Yamaya. “We are looking ahead tothe realization of a clinical WGI system.”(Courtesy: Tami Freeman, Physics World)
physicsworld.com/a/compton‐imaging‐opens‐up‐new‐avenues‐for‐diagnostic‐imaging/

PET modeCompton mode

511 keV89Zr

89Zr

909 keV
Publication

Hideaki Tashima, et al., “3D Compton image reconstruction method for whole gamma imaging,” Physics in Medicine & Biology, 2020.

Funds

JSPS KAKENHI (基盤A 16H02641, 挑戦萌芽 18K19949, 国際共同B 19KK0280, 基盤C 20K12683 and 基盤S 20H05667),
the QST International Research Initiative (IRI) program and the QST President Grant.

Collaborators

All members in Imaging Physics Group, Kotaro Nagatsu, Atsushi Tsuji, Tatsuya Higashi (NIRS‐QST), Mikio Suga (Chiba U.),Peter Thirolf, Katia Parodi (LMU), Kei Kamada, Akira Yoshikawa (Tohoku U.) and Yoichi Imai (U. Tokyo)

Contact

Taiga Yamaya <jpet@qst.go.jp>, Imaging Physics Group, NIRS‐QST
量⼦科学技術研究開発機構

放射線医学総合研究所

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research2020 年度 イメージング物理研究グループ まとめ
グループメンバー
チームリーダー
主幹研究員
主幹研究員（短時間）
主任研究員
主任研究員（短時間）
研究員
研究員（短時間）
博士研究員
主任技術員
技術員（短時間）
リサーチアシスタント
グループ事務担当（短時間）

山谷泰賀
吉田英治、 高橋美和子（9 月まで短時間）
稲玉直子
田島英朗、 錦戸文彦、 Akram Mohammadi
Md Shahadat Hossain Akram、 寅松千枝
赤松 剛（6 月まで博士研究員）、 Han Gyu Kang
岩男悠真
田久創大
脇坂秀克
小畠藤乃
大東尚真、 鈴木海斗、 仁科 匠（10 月採用）
大野、 齋藤、 田中（広報担当、10 月採用）

協力研究員（50 音順、敬称略）
伊藤繁記
未来イメージング株式会社
梅田 浩
株式会社アトックス
小尾高史
東京工業大学熊谷雅章
株式会社アトックス
黒澤俊介
東北大学
佐藤良彰
株式会社アトックス
澁谷憲悟
東京大学
島添健次
東京大学
菅 幹生
千葉大学
高田英治
富山高等専門学校
田中常稔
株式会社アトックス
土井 誠
株式会社アトックス
長谷川智之
北里大学
羽石秀昭
千葉大学
平野祥之
名古屋大学
山岸正和
富山高等専門学校
山下大地
株式会社アトックス
吉野将生
東北大学
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
小尾高史（東工大）
2

佐藤雅昭（東大医学部）

3

菅 幹生（千葉大ﾌﾛﾝﾃｨｱ）

4
5
6
7
8

高田英治（富山高専）
高橋浩之・島添健次(東大)
公益社団法人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）

9

山谷泰賀・羽石秀昭（千葉大ﾌﾛﾝﾃｨｱ）

10

Katia Parodi・Peter Thirolf（ミュンヘン大学）

11

Anatoly Rosenfeld （ ウ ー ロ ン ゴ ン 大 学 ）Mitra Safavi-Naeini（ANSTO）

共同研究契約共同研究先（50 音順、敬称略）
1
株式会社アトックス
2
未来イメージング株式会社
3
産総研(相馬 貢, 明渡 純)

実習生（受入学生）（50 音順、敬称略）
上ノ町水紀
東京大学 (高橋研究室 D3)
大鷹 豊
東京大学 (高橋研究室 D3)
大橋遼太郎
千葉大学 (山谷研究室 B3)
岡田ロドリゴ勇司
富山高専 (高田研究室専攻科 2 年)
菊地智也
千葉大学 （菅研究室 B3)
佐竹大樹
富山高専 (高田研究室専攻科 1 年)
沼倉隼人
山形大学 （研究支援者）
堀 圭佑
千葉大学 （山谷研究室 B4）
Tuo Yin東京工業大学 （小尾研究室 M2）

テーマ（担当学生等）
調整中（M2, Tuo Yin）
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MRI 送受信コイルの電磁波による発熱の研究（M2 宮木大聖）
コンプトン-PET シミュレーション（M1 仁科 匠）
有機半導体放射線検出器の医療応用（専攻科 2 岡田ロドリゴ勇司）
Si 検出器読出回路開発
22
Na 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の開発
MRI 用 PET インサートの研究
慢性疼痛 SPECT への深層学習の応用（M2 鈴木海斗）
臨床 PET ベースの装置性能評価手法の研究（M2 大東尚真)
FDG-PET による移植肺拒絶反応予測への深層学習の応用（B4 堀 圭祐）
鉗子型 PET の実現に向けたモンテカルロシミュレーション（B3 大橋遼太郎)
In-beam PET シミュレーション・実験
QST 国際リサーチイニシアティブ(IRI)・Whole Gamma Imaging 研究
科研国際 B・日独共同小動物 OpenPET 実験プラットフォームの開発
重粒子線治療レンジ測定法の研究

研究費授受
あり
あり
なし

テーマ
ヘルメット型 PET 装置の実用化に関する研究
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
AD 法によるサンプル作製および膜構造の評価

9次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

イメージング物理研究グループ 2020（R2）年度 研究費
2020/12/31時点
運営費交付金（原則、人件費除く） [千円]
予算名

概要

金額
内,人件費

グループ外の主な協力者

脳機能の画像化による認知症や
1 うつ病の新しい診断法の確立
統合D玉期中配賦(BIAB1)40,000樋口真人(代表), 他（放医研）
0
河地有木, 山口充孝（高崎研）

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)

9,700

0

9,500

7,037

3

QST国際リサーチイニシアティブ ホールガンマイメージング研究グループ
内部競争的資金(ミュンヘン大学との研究交流費)(AAA96) 代表：山谷泰賀

樋口真人(代表), 他（放医研）
河地有木, 山口充孝（高崎研）
辻厚至, 永津弘太郎（放医研）
Katia Parodi, Peter Thirolf, et al. (LMU)

手術を伴わない新たながん治療
4
統合A玉配分薬の開発(BIAC2)

9,000

0 東達也(代表), 他(放医研)

光・量子イメージング技術を用いグループ運営費
5 た疾患診断研究(BIAB1)
代表：山谷泰賀

7,000

0

部門長ファンド一般型(BIAB1)
6
代表：山谷泰賀量子PET（内部競争的資金）

4,000

0 永津弘太郎, 辻 厚至, 稲庭 拓(放医研), 河地有木(高崎研), 澁谷憲悟(東大)7 外部資金間接経費戻し分

間接経費1/10戻し→BIAB1

2,267

0

8

部門長ファンド一般型
分担：山谷泰賀

重粒子線による高精度量子メス治療(マイクロサージェリー)技術開発と適応拡大に関する研究 (内部競争的資金)

1,500

0

9

理事長ファンド萌芽
代表：岩男悠真

走査型PET装置 Scratch-PETの基礎開発と術中PETへの応用 （内部競争的資金）

1,000

0

理事長ファンド萌芽
10
代表：田島英朗

部分リング型PET装置のアーチファクト低減が可能なイメー
ジング手法の開発 （内部競争的資金）

1,000

0

理事長ファンド創成(ABACR)
11
分担：田島英朗, 山谷泰賀

放射性核種 64Cu標識抗体を用いた膵がん量子統合診療（内部競争的資金）
合計

100

0

85,0677,037

石川 仁(代表), 辻 比呂志, 若月 優, 篠藤 誠, 村田和俊, 坂間 誠(QST病院), 樋口真人,
南本敬史, 白井敏之, 米内俊佑, 坂田洞察, 平山亮一(放医研), 林 基弘(女子医大)

吉井幸恵(代表), 東達也, 張明栄, 鈴木寿(放医研),
吉本光喜(国立がん研究センター), 松本博樹(日本メジフィジックス)

外部資金 [千円]事業

AMED医療分野研究成果展開事
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1 業（先端計測分析技術・機器開発
発プログラム）
2

科学研究費
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

早期がん診断を可能とする近接撮像型フレキシブルPET装共同研究
置のためのデータ収集回路(DAQ)の開発
3 株式会社MIT
共同研究
早期がん診断を可能とする近接撮像型フレキシブルPET装未来イメージング株式会社
置のための微細シンチレータアレイー検出器の開発
AMED先進的医療機器・システム等技術開発事業 基盤技術開発プ
ロジェクト 分担高精度な術前・術中生体機能診断を可能とする多目的可
4 20he2202004h0202
AMED先進的医療機器・システム 変型医療画像装置の開発
等技術開発事業 基盤技術開発プ
ロジェクト 分担20he2202004h0502
5

共同研究
株式会社アトックス

科学研究費
6
若手研究 20K20239
科学研究費
7
国際共同研究強化B 19KK0280
科学研究費
挑戦的研究(萌芽) 19K22987
共同研究9
未来イメージング株式会社
科学研究費
10
基盤研究(C) 20K08124
科学研究費
11
基盤研究(C) 20K12683
科学研究費
12
若手研究 19K20723
科学研究費
13
若手研究 19K17185
科学研究費
14
基盤研究(C) 20K12705
8

科学研究費
15
基盤研究(A) 20H00671
科学研究費
16
基盤研究(C) 20K08066
科学研究費
17
基盤研究(C) 19K12857
東北大学金属材料研究所
18
共同利用研究費 20K0030

直接経費
間接経費
内人件費 内, 他機関分

課題名

ヘルメット型PET装置の実用化に関する研究
完全な開放空間を有する走査型PET装置Scratch-PETの開発
日帰りがん治療実現に向けた日独共同小動物OpenPET実
験プラットフォームの開発（基盤研究(S)採択を受けて年度途中で中止）
超高時間分解能タイムオブフライトPET検出器のための光検出法の研究
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年2月開始予定)
MRI-negativeてんかんのMEG, PETを基盤とした統合的解析法の開発
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
多核種同時撮像のためのコンプトンカメラ機能を持つPET検出器の開発独自の形状に放射線源を密封したPET装置QA/QC用ファ
ントムの開発高感度PET用4層DOI検出器の分解能改善の研究
Zr-89PET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（基盤研究(S)採択を受けて年度途中で中止）
Reconstruction of dose distributions using PET images inheavy ion therapy

グループ内メンバー（代表者下線）

40,000022,92012,000

高橋美和子, 錦戸文彦, 田久
創大, Han Gyu Kang

37,70007,100

11,310

山谷泰賀, 高橋美和子, 吉田
英治, 田島英朗

15,71400786 吉田英治, 他

―

5,238

0

0

262 山谷泰賀, 他―

吉田英治, 山谷泰賀, 稲玉直
4,131 子, 田島英朗, 錦戸文彦, Han 薄善行(未来イメージング
Gyu Kang, 田久創大(株)代表機関), 鎌田圭, 渡部
浩司(東北大学), 瀬戸泰之,
高橋美和子, 山谷泰賀, 岩男 島添健次(東京大学), 他
765
悠真, 赤松剛

13,770

0

0

2,550

0

0

3,600

3,600

0

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

2,400

0

0

720 岩男悠真
山谷泰賀, 高橋美和子, Han
670
Gyu Kang, 田久創大

寅松千枝(東京女子医科大学)

600 錦戸文彦

人見啓太朗(東北大学)

0

0

0

200

1,818

0

0

1,700

0

350

510 高橋美和子, 岩男悠真

代田悠一郎, 國井尚人(東京
大学)

1,700

0

100

510 田島英朗, 錦戸文彦

菅幹生(千葉大学)

1,600

0

0

480 田久創大

―

1,400

0

0

420 赤松剛

―

1,100

0

0

330 稲玉直子

900

0

757

182 山谷泰賀, 他

山谷泰賀, 高橋美和子, 吉田270
英治, 田島英朗

900

0

0

270 Mohammadi Akram

00240 吉田英治

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

249

0

0

0 山谷泰賀

科学研究費
基盤研究(B)分担 18H01920

形状がフレキシブルな有機半導体放射線検出器の高度化と新しい放射線量計測手法の開発

200

0

0

60 錦戸文彦

科学研究費
挑戦的研究(萌芽)分担 19K22942

透明半導体を用いた光子・電子ハイブリッド検出器によるチェレンコフPETの実現

200

0

0

60 山谷泰賀, 錦戸文彦

21

科学研究費
基盤研究(B)分担 19H03609

放射性標識抗体を用いた高分解能PETによる膵がん超早期画像診断法の開発

100

0

0

30 山谷泰賀, 田島英朗

22

科学研究費
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

40

0

0

12 高橋美和子, 岩男悠真

137,9133,600

31,427

合計

―

2,000

800

20

―

2,234

３次元デジタルPET検出器の開発

19

グループ外の共同研究者（代表者下線）
伊藤繁記(未来イメージング(株)), 川村和也, 中口俊哉
(千葉大学), 瀬戸泰之(東京大学)
吉川彰(東北大学), 菅幹生(千葉大学), 今井陽一(東京大学), 永津弘太郎(放医研)

1034,978――
吉川彰(東北大学), 菅幹夫(千葉大学), 今井陽一(東京大学), 永津弘太郎(放医研)――吉川彰(東北大学)
高田英治(富山高専), 人見啓太朗(東北大学), 高橋浩之, 飯本武志(東京大学), 岡田裕之(富山大学)
人見啓太朗, 野上光博(東北大学), 金子純一(北海道大学), 小野寺敏幸(東北工業大学)
吉井幸恵, 張明栄(放医研),
下瀬川恵久, 畑澤順, 渡部直史(大阪大学)
笠原諭, 岡敬之, 松平浩(東京大学), 高橋香央里, 福田
健一(東京歯科大学), 石氏
陽三(東京慈恵会医科大学)

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Imaging Physics Group FY2020
Group members
Group Leader
Principal Researcher
Principal Researcher (part time)
Senior Researcher
Senior Researcher (part time)
Researcher
Researcher (part time)
Postdoctoral Researcher
Senior Technical Staff
Technical Staff (part time)
QST Research Assistant
Secretary (part-time)

Taiga Yamaya
Eiji Yoshida, Miwako Takahashi (part time until Sep.)
Naoko Inadama
Hideaki Tashima,
Fumihiko Nishikido,
Akram Mohammadi
Md Shahadat Hossain Akram, Chie Toramatsu
Go Akamatsu (Postdoc until June),
Han Gyu Kang
Yuma Iwao
Sodai Takyu
Hidekatsu Wakizaka
Fujino Obata
Shoma Ohigashi,
Kaito Suzuki ,Takumi Nishina (from Oct.)
M. Ohno,Y. Saito,
M. Tanaka (Public Relations, from Oct.)

Visiting Researcher (alphabetical)
Makoto Doi
ATOX Co., Ltd.
Hideaki Haneishi
Chiba University
Tomoyuki Hasegawa
Kitasato University
Yoshiyuki Hirano
Nagoya University
Shigeki Ito
Mirai-imaging Corp.
Masaaki Kumagai
ATOX Co., Ltd.
Shunsuke Kurosawa
Tohoku U.
Takashi Obi
Tokyo Inst. Tech.
Yoshiaki Sato
ATOX Co., Ltd.
Kengo Shibuya
University of Tokyo
Kenji Shimazoe
University of Tokyo
Mikio Suga
Chiba University
Eiji Takada
NIT, Toyama College
Tsunetoshi Tanaka
ATOX Co., Ltd.
Hiroshi Umeda
ATOX Co., Ltd.
Masakazu Yamagishi NIT, Toyama College
Taichi Yamashita
ATOX Co., Ltd.
Masao Yoshino
Tohoku University
Major collaborators (except for funded projects)
Collaborators (alphabetical)
1
Masaki Fukunaga (NIPS)
2
Mikio Higuchi (Hokkaido U)
3
Japan Radioisotope Association
4
Takashi Obi (Tokyo Inst. Tech.)567

Katia Parodi, Peter Thirolf(Ludwig-Maximilians-Universität München)
Anatoly Rosenfeld (U. of Wollongong),
Mitra Safavi-Naeini (ANSTO)
Masaaki Sato
(Dep. Thoracic Surgery, U Tokyo Hospital)

8

Mikio Suga (CFME Chiba U)

9Eiji Takada (NIT, Toyama College)
Hiroyuki Takahashi, Kenji Shimazoe(University of Tokyo)

10
11

Taiga Yamaya, Hideaki Haneishi(CFME Chiba U)

Collaborative research contracts
Collaborators (alphabetical)

Trainee / Internship (alphabetical)
Keisuke Hori
Chiba University (Yamaya-lab. B4)
Tomoya Kikuchi
Chiba University (Suga-lab. B3)
Hayato Numakura
Yamagata University
Ryotaro Ohashi
Chiba University (Yamaya-lab. B3)
Yuji Rodrigo Okada NIT, Toyama College (Takada-lab. AC2)
Yutaka Otaka
University of Tokyo (Takahashi-lab. D3)
Daiki Satake
NIT, Toyama College (Takada-lab. AC1)
Mizuki Uenomachi
University of Tokyo (Takahashi-lab. D3)
Tuo YinTokyo Inst. Tech. (Obi-lab, M2)

ThemesResearch on PET inserts for MRI
Beta-ray micro imaging using thin scintillators
Development of 22Na phantoms
TBD (M2, Tuo Yin)
In-beam PET sim/exp,
QST-IRI collaboration for WGI development,
Development of an in-beam PET platform for small animal irradiation
Research on range verification for carbon ion therapy
Early diagnosis of chronic rejection after lung transplantation by nuclear
medicine
Absorption of electromagnetic waves from MRI RF coil (M2 Taisei Miyaki)
Compton-PET simulation (M1 Takumi Nishina)
Medical application of organic semiconductor detectors (AC2 Yuji Rodrigo Okada)Development of a read-out circuit for Si-detectors
Deep learning approach to chronic pain SPECT (M2 Kaito Suzuki)
Scanner performance evaluation from clinical PET images (M2 Shoma Ohigashi)
Deep learning prediction of lung transplant rejection from FDG-PET (B4 Keisuke Hori)Monte Carlo simulation for realization of a forceps PET (B3, Ryotaro Ohashi)

Funding

1

AIST (Mitsugu Sohma, Jun Akedo)

No

2
3

ATOX Co., Ltd.
Mirai-Imaging Corporation

Yes
Yes

ThemesSample development by the AD method and evaluation of its
membrane structure
Research on practical realization of the helmet PET
Scintillation detectors for nuclear medicine and environment11

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

FY2020 Imaging Physics Group Grants
As of Dec. 31, 2020
Internal budget (basically excluding labor cost) [x1,000 yen]
BudgetNote

AmountLabor

Main collaborators outside the group (PI underlined)

Realization of a new imaging-based
1 diagnostic method for dementia anddepression (BIAB1)

For Integration Plan D (Additional)

40,000

Makoto Higuchi, et al. (NIRS)
0
Naokoi Kawachi, Mitsutaka Yamaguchi (Takasaki)

Realization of a new imaging-based
2 diagnostic method for dementia anddepression (BFAB3)For Integration Plan D

9,700

0

9,500

7,037

QST International Research Initiative For collaborative research with LMU on whole gamma
3 (IRI) (AAA96)
imaging
PI: Taiga Yamaya(Internal competitive grant)
4

Researchon
newcancerFor Integration Plan A
radiopharmaceutical drugs (BIAC2)

Directorate's Fund (BIAB1)
PI: Taiga Yamaya

7 Returned indirect expense

Atsushi Tsuji, Kotaro Nagatsu (NIRS),
Katia Parodi, Peter Thirolf, et al. (LMU)

9,000

0 Tatsuya Higashi, et al. (NIRS)

7,000

0

For "Quantum PET" project(Internal competitive grant)

4,000

0

Research on diagnosis methods using
photonandquantum
imaging
For group operation
5
technologies (BIAB1)
PI: Taiga Yamaya
6

Makoto Higuchi, et al. (NIRS)
Naokoi Kawachi, Mitsutaka Yamaguchi (Takasaki)

Kotaro Nagatsu, Atsushi Tsuji, Taku Inaniwa (NIRS), Naoki Kawachi (Takashaki), Kengo Shibuya (UTokyo)

10% of indirect→BIAB1

2,267

0

8

Directorate's Fund
Taiga Yamaya

For carbon ion micro surgery project(Internal competitive grant)

1,500

Hitoshi Ishikawa, Hiroshi Tsuji, Masaru Wakatsuki, Makoto Shinoto, Kazutoshi Murata, Makoto
0 Sakama (QST Hospital), Makoto Higuchi, Takafumi Minamimoto, Toshiyuki Shirai,Shunsuke Yonai,
Dousatsu Sakata, Ryoichi Hirayama (NIRS), Motohiro Hayashi (TWMU)

9

QST President's Fund
PI: Yuma Iwao

Intra-operative "scratch-PET"(Internal competitive grant)

1,000

0

QST President's Fund
10
PI: Hideaki Tashima

Partial ring PET with reduced imaging artifacts(Internal competitive grant)

1,000

0

QST President's Fund (ABACR)
11
Hideaki Tashima, Taiga Yamaya

Quantum theranostics with 64Cu-labeled antibody forpancreatic cancer (Internal competitive grant)
合計

100

0

85,067

7,037

Yukie Yoshii, Tatsuya Higashi, Ming-Rong Zhang, Hisashi Suzuki (NIRS),
Mitsuyoshi Yoshimoto (NCC), Hiroki Matsumoto (Nihon Medi-Physics)

Competitive grants [x1,000 yen]
Project

Collaborative research
3 MIT Corporation
Collaborative research
Mirai-imaging Corporation

Collaborative research
ATOX Co., Ltd.

KAKENHI6 Grant-in-Aid
20K20239

for

Young

Scientists

40,000022,920

Miwako Takahashi, Fumihiko
12,000 Nishikido, Sodai Takyu, Han Gyu
Kang37,70007,100

11,310

Taiga Yamaya, Miwako Takahashi,
Eiji Yoshida, Hideaki Tashima

Collaborators outside the group
Shigeki Ito (Mirai-imaging Corp.),Kazuya Kawamura, Toshiya
Nakaguchi (Chiba U), Yasuyuki Seto
(U Tokyo)
Akira Yoshikawa (Tohoku U), Mikio
Suga (Chiba U), Yoichi Imai (UTokyo), Kotaro Nagatsu (NIRS)DAQ development for a close-up flexible PET

15,71400786 Eiji Yoshida, et al.

―

Development of high-resolution scintillator array detector
for a close-up flexible PET

5,238

0

0

262 Taiga Yamaya, et al.

―

AMED
Developmentof Medical
Devices and Systems (Co-investigator)
Development of a multi-purpose transformable medical
20he2202004h0202
4
imaging device for advanced pre- and intra-operative
AMED
Developmentof Medical functional diagnosis
Devices and Systems (Co-investigator)
20he2202004h0502
5

Members in the group(PI underlined)

Indirect
expenseDirect expense
Labor
Distributed

Theme

AMED
MedicalResearchandDevelopment Programs Focused on Forceps type mini-PET system for intra-operative lymph
1Technology
Transfers(AMED- node diagnosis
SENTAN)KAKENHI
Whole gamma imaging to break through the physical2 Grant-in-Aid for Scientific Research
limitation of positron emission tomography(S) 20H05667

Eiji Yoshida, Taiga Yamaya, Naoko
Inadama, Hideaki Tashima, Fumihiko
4,131
Yoshiyuki Usuki (PI: Mirai-imaging
Nishikido, Han Gyu Kang, Sodai
Corp.), Hiroshi Watabe, Kei Kamada
Takyu(Tohoku U), Kenji Shimazoe,
Miwako Takahashi, Taiga Yamaya,
Yasuyuki Seto (U Tokyo), et al.
765
Yuma Iwao, Go Akamatsu

13,770

0

0

2,550

0

0

Research on practical realization of the helmet PET

3,600

3,600

0

360

Development of scan-type open-geometry PET"Scratch-PET"

2,400

0

0

720 Yuma Iwao

2,234

0

0

670

Japan-German collaboration to develop a small animal
KAKENHI
OpenPET experiment platform toward single day cancer
7 Fostering Joint International Researchtherapy(B) 19KK0280(Canceled in Oct. due to adoption of KAKENHI-S)
KAKENHI
Investigation of scintillation photon detection for ultra
8 Grant-in-Aid for Challenging Researchhigh resolution time-of-flight PET detectors(Exploratory) 19K22987
Scintillation detectors for nuclear medicine andCollaborative research
9environment (to be started in Feb. 2021)
Mirai-imaging Corporation
KAKENHIDiagnosis for epileptogenic zone in patients with non10 Grant-in-Aid for Scientific Researchlesional refractory epilepsy based on MEG and FDG-PET(C) 20K08124
KAKENHI11 Grant-in-Aid for Scientific Research Partial-ring PET-Compton hybrid imaging system(C) 20K12683
KAKENHI
Development of a PET detector with a function of
12 Grant-in-Aid for Young Scientists
Compton camera for multi-nuclides simultaneous imaging
19K20723
KAKENHI
Development of new sealed radioactive phantoms for PET
13 Grant-in-Aid for Young Scientists
system QA/QC
19K17185
KAKENHIImproving resolution of a high-sensitive 4-layer DOI-PET
14 Grant-in-Aid for Scientific Researchdetector(C) 20K12705
Whole gamma imaging to break through the physical
KAKENHI
15 Grant-in-Aid for Scientific Research limitation of Zr-89 PET(A) 20H00671(Canceled in Oct. due to adoption of KAKENHI-S)
KAKENHI
Reconstruction of dose distributions using PET images in
16 Grant-in-Aid for Scientific Researchheavy ion therapy(C) 20K08066
KAKENHI17 Grant-in-Aid for Scientific Research Development of a digital DOI-PET detector(C) 19K12857
Collaborative Research Program at IMR Development of a novel high energy resolution scintillator
18
and its application for nuclear medicine
Tohoku U (20K0030)

Taiga Yamaya, Eiji Yoshida, Hideaki
Tashima, Miwako Takahashi, Yuma
Iwao, Go Akamatsu, Sodai Takyu,
Hidekatsu Wakizaka, et al.

Taiga Yamaya, Miwako Takahashi
Han Gyu Kang, Sodai Takyu――

Chie Toramatsu (TWMU)

Keitaro Hitomi (Tohoku U)

2,000

0

200

600 Fumihiko Nishikido

1,818

0

0

182 Taiga Yamaya, et al

1,700

0

350

510 Miwako Takahashi, Yuma Iwao

1,700

0

100

510 Hideaki Tashima, Fumihiko Nishikido Mikio Suga (Chiba U)

1,600

0

0

480 Sodai Takyu

―

1,400

0

0

420 Go Akamatsu

―

1,100

0

0

330 Naoko Inadama
Taiga Yamaya, Miwako Takahashi,
270
Eiji Yoshida, Hideaki Tashima―
Yuichiro Shirota, Kunii Naoto (UTokyo)―
Akira Yoshikawa (Tohoku U), Mikio
Suga (Chiba U), Yoichi Imai (UTokyo), Kotaro Nagatsu (NIRS)

900

0

757

900

0

0

270 Mohammadi Akram

―

800

0

0

240 Eiji Yoshida

―

249

0

0

0 Taiga Yamaya

Akira Yoshikawa (Tohoku U)

KAKENHI
Development of advanced flexible organic semiconductor
19 Grant-in-Aid for Scientific Research radiation detectors and new radiation measurement(B) 18H01920 (Co-investigator)
techniques

200

0

0

60 Fumihiko Nishikido

Eiji Takada (NIT, Toyama Coll),
Keitaro Hitomi (Tohoku U), Hiroyuki
Takahashi, Takeshi Iimoto (UTokyo), Hiroyuki Okada (Toyama U)

KAKENHI
Grant-in-Aid for Challenging Research Development of a photon and electron hybrid detector(Exploratory)
19K22942(Co- using transparent semiconductors for Cerenkov PET
investigator)

200

0

0

60 Taiga Yamaya, Fumihiko Nishikido

KAKENHI
Development of high-resolution PET imaging for early
21 Grant-in-Aid for Scientific Researchpancreatic cancer with radio-labeled antibody(B) 19H03609 (Co-investigator)

100

0

0

30 Taiga Yamaya, Hideaki Tashima

KAKENHITreatment strategy based on ADHD pathophysiology for
22 Grant-in-Aid for Scientific Researchpatients with glossalgia or with atopic dermatitis(C) 20K07755 (Co-investigator)

40

0

0

12 Miwako Takahashi, Yuma Iwao

137,9133,600

31,42720

合計

1234,978Keitaro Hitomi, Mitsuhiro
Nogami(Tohoku U), Junichi
Kaneko(Hokkaido U), Toshiyuki
Onodera(Tohoku Inst Tech)
Yukie Yoshii, Ming-Rong
Zhang(NIRS), Eku Shimosegawa,
Jun Hatazawa, Tadashi
Watabe(Osaka U)
Satoshi Kasahara, Hiroyuki Oka, Ko
Matsudaira (U Tokyo), Kaori
Takahashi, Kenichi Fukuda (Tokyo
Dental Coll), Ishiuji Yozo (Jikei U)

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Data of Imaging Physics Group (FY2009-FY2020)
as of Dec. 31, 2020

Fiscal year

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

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

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
70096,207
26,177
20,05049,98049,480500

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

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

11.0
3
6.0
2.0

11.0
3
6.8
1.3

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

78
7.1
1,233

43
3.9
5,031

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

14
1.3
6,872

18
1.6
12,020Patents|- 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
20,4745
3
2
0.5
19,2418
5
3
0.7
27,044

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

7
31
7
5
9

5
7
11
20
7

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

2019

2020

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-)Res. (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-)
SeniorRes.
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―
―
―
―
―
―
―
寅松千枝 Chie Toramatsu
Technical AssistantTechnical Staff
Senior Technical Staff (2018/7-)
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 YoshidaStudents (pre-doctoral fellows)
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
QRA (2019/4-)
大東尚真 Shoma Ohigashi
QRA (2018/6-19/2)
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
奥村勇介 Yusuke Okumura
―
―
―
―
―
―
―
QRA (2016/11-2018/1)―――
蛭海元貴 Genki Hirumi―
Junior Res. Associate
―
―
―
―
―
―
―
―
木内尚子 Shoko Kinouchi
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
QRA (Oct-)
仁科 匠 Takumi Nishina―――
Junior Res. Associate――――
新田宗孝 Munetaka Nitta―――
Junior Res. AssociateRes. (part-time)
―
―
―
―
―
―
品地哲也 Tetsuya Shinaji
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
QRA (2019/7-)
鈴木海斗 Kaito Suzuki
Junior Res. Associate
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
矢崎祐次郎 Yujiro Yazaki(-2015/7)

Res. = Researcher or Research
QRA = QST Research Assistant13

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

220,000
200,000
180,000
160,000
140,000
120,000
100,000
80,00060,00040,00020,000
0

Total
外部資金
Competitive grant

運営費交付金（人件費除く）
Internal budget (excl. labor)
内部競争的資金Internal competitive grant

2010

2011

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

研究費と研究アクティビティの関係
Relationship between expense and research activity

80
Conference presentations2012

250,000

学会発表件数
Conference presentations

70

200,000

60
50

150,000

40
100,00030
研究費（右軸）
Expense (right axis)

20
10

50,000

-

0
2009

2010

2011

Numbers
件数

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

研究費と成果の関係
Relationship between expense and achievements

20
18

250,000

査読付き論文数
Peer-reviewed articles

16
14

200,000

12
10

150,000

8
6

100,000

4
2-

Expense [x1,000yen]

2009

特許 Patents

研究費（右軸）
Expense (right axis)

50,000
0

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

14

2017

2018

2019

2020

Expense [x1,000yen]

Research budget [x1,000yen]

イメージング物理研究グループの研究費推移
Research budget of Imaging Physics Group次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

WGI 3 号試作機の開発
Development of the 3rd WGI prototype
田久 創大 博士研究員
Sodai Takyu, Postdoctoral Researcher
はじめにIntroduction

Whole gamma imaging (WGI)は PET とコンプトンカメラを融合させた新しい画像化コンセプトである[1-2]。PET リング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つのシステムで実現可能とする。従来のコンプトンカメラでは、PET を超える解像度の実現は困難であった[3-7]。そこで本研究では、WGI において、PET に匹敵する画質のコ
ンプトンイメージングの実現を目指す。

Whole gamma imaging (WGI) is a new imaging concept which
combines PET and Compton imaging [1-2]. By inserting ascatterer detector ring into a PET ring, two different modalities
can be evaluated on the same platform. It is difficult for
conventional Compton cameras to achieve a higher spatial
resolution than PET [3-7]. Therefore, we are developing the
WGI system that brings us closer to the realization of Compton
imaging which is comparable to PET imaging.
To this end, sensitivity and energy resolution of the scatterer

具体的には、散乱検出器の感度とエネルギー分解能の改善が課題である。感度は結晶を厚くすることで改善するが、結晶の厚みにより視野端での分解能
劣 化 が 生 じ る 。 そ の 低 減 の た め に は depth ofinteraction (DOI)情報が有効である。また、WGI 1 号試作機と 2 号試作機[1-2]では、吸収検出器と時定数の異なるシンチレータを散乱検出器に使用したため、データ収集システムでの制限によりエネルギー分解能が低下するという問題があった。そこで本研
究では、吸収検出器と同じシンチレータの GSO を用いて、2 層 DOI 方式の散乱検出器を開発し、WGI 3号機を試作した。

detector need to be improved. Sensitivity is improved by using
thicker crystals but the parallax error resulting from the crystal
thickness should be carefully addressed. Depth of interaction(DOI) detectors work well while suppressing the parallax error.
In the 1st and 2nd WGI prototypes [1-2], because a scintillator
which had a different decay time from the absorber was used
for the scatterer, energy resolution of the scatterer was
degraded due to the limitation of the data acquisition system.
In this work, we developed the 3rd WGI prototype with a 2-layer
DOI scatterer detector consisting of a GSO scintillator which
was the same scintillator as the absorber detector.

Figure 1 The 3rd WGI prototype. Photo of a 2-layer DOI GSO detector (a), a schematic drawing of a new scatterer detector ring(b) and a photo of the 3rd WGI prototype (c).

15

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

WGI 3 号試作機とその性能評価方法

Developed 3rd WGI and performance evaluation

Figure 1 に WGI 3 号試作機の構成を示す。2.9×
2.9×7.5 mm3 のオキサイド製 GSO 結晶を 1 層目 7
×7、
2 層目 8×8 配列で光学結合し、2 層 DOI 型 GSO
結晶ブロックを製作した。この結晶ブロックを 3 mm
角 8×8 チャンネルの浜松ホトニクス製 multi-pixel
photon counter (MPPC)アレイモジュールに結合した。この検出器を 40 個製作し、1 リング 10 検出器
で 4 リングの構成でガントリーを製作した。内径は8.4 cm、体軸⻑は 10.4 cm である。この散乱検出器
リングを吸収検出器リング[8]に挿入し、WGI 3 号試作機を構成した。Table 1 は各試作機の装置構成の比較である。

Figure 1 shows the structure of the 3rd WGI prototype. The
GSO crystals (Oxide, Japan) sized at 2.9 × 2.9 × 7.5 mm3 werearranged into a 7 × 7 array for the 1st layer and a 8 × 8 arrayfor the 2nd layer, and these layers were stacked with thestaggered arrangement. The 2-layer DOI GSO block wascoupled to a multi-pixel photon counter (MPPC) array module(3 × 3 mm2, 8 × 8 array, Hamamatsu Photonics K.K.). Totally,
forty detectors were fabricated. The scatterer detector ring had
four rings and each ring had ten detectors. The inner diameterwas 8.4 cm and the axial length was 10.4 cm. The scattering
detector ring was inserted into the absorber detector ring [8] toconstruct the 3rd WGI prototype. Table 1 is a comparison of thesystem configuration of each WGI prototype.
At first, energy resolution of the scatterer detector was

性能評価方法として、まず検出器のエネルギー分 compared to the scatterer detector of the 1st and 2nd WGI
137
解能を WGI１・2 号試作機の散乱検出器と比較した。 prototypes. Using a point source of Cs, we comparedangular resolution measure (ARM) and Compton imaging
次に 137Cs 点線源を用いて、角度分解能 Angularsensitivity to those items for the 2nd WGI prototype. The
resolution measure (ARM)とコンプトンイメージン
definition of Compton imaging sensitivity [%] is the number of
グ感度を調べた。感度は、エネルギー付与が散乱検出 coincidence events in which the energy deposition is in the
器で 50~200 keV、吸収検出器で 460~610 keV、合 range of 50-200 keV for the scatterer detectors, 460-610 keV
計エネルギーが 550~770 keV の範囲に入る同時計 for the absorber detectors and 550-770 keV in total divided by
数イベントの数を総崩壊数で除した値[%]と定義し the total number of decays. A Derenzo phantom injected with89
た。画像化試験として、89Zr（主に陽電子と 909 keV an aqueous solution of Zr (which mainly emits positrons and909 keV gamma rays) was measured for 2 hours. Image
ガンマ線を放出）水溶液が注入されたデレンゾファ
reconstruction was performed using list-mode ordered subset
ントムを 2 時間測定した。
List-mode ordered subset expectation maximization (OSEM). Then PET and Compton
expectation maximization (OSEM)を用いて画像再 images were compared. Normalization was performed using
構成を行い、PET とコンプトンイメージング画像を the measured data of a hollow phantom. Random correction
比較した。中空ファントムの測定データを用いて感 was carried out by the delayed coincidence method.
度補正を行い、遅延同時計数法により偶発同時計数 Attenuation correction and scatter correction were not
implemented.
補正を行った。減弱・散乱補正は実施していない。

Table 1 System configurations of the WGI prototypes.
WGI-1

Absorber(PET ring)

Scatterer

Scintillator material
Size of crystal [mm3]Number of crystals
Number of detectors
Ring diameter [cm]Axial length [cm]Scintillator material
Size of crystal [mm3]Number of crystals
Number of detectors
Ring diameter [cm]Axial length [cm]

WGI-2
GSO
2.9 × 2.9 × 7.5
16 × 16 × 4
40 det. x 4 rings
66
21

GAGG
0.9 × 0.9 × 6.0
24 × 24 × 1
20 det. × 2 rings
10 det. × 2 rings
20
9.4
5.2
5.2

16

WGI-3

GSO
2.9 × 2.9 × 7.5(7 × 7) + (8 × 8)
10 det. × 4 rings
8.4
10.4

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

結果と考察

Results and discussion

エネルギー分解能の結果を Figure 2 (a)に示す。これはある１つの散乱検出器のエネルギー分解能の結果である。WGI 3 号試作機の散乱検出器では、81 keV
で 23.5%、141 keV で 14.7%、202 keV で 12.7%、
307 keV で 11.2%、511 keV で 10.4%、662 keV で10.1%のエネルギー分解能が得られた。データがない
箇所があるものの、WGI１・2 号試作機の散乱検出器と比べてエネルギー分解能が改善した。

Figure 2 (a) shows the energy resolution results of a scatterer
detector of the 3rd WGI prototype. The scatterer detector had
an energy resolution of 23.5% at 81 keV, 14.7% at 141 keV,
12.7% at 202 keV, 11.2% at 307 keV, 10.4% at 511 keV and
10.1% at 662 keV. Although there are some points without datain the graph, the scatterer detector had an improved energy
resolution compared to the scatterer detector of the 1st and 2nd
WGI prototypes.
The comparison of ARM and sensitivity results is shown in
Figures 2 (b) and (c). The horizontal axis indicates the radial

角度分解能と感度の評価結果を Figure 2 (b)と(c)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。角度分解能は視野中心
で半値幅 6 度程度であり、視野端に向かうと若干劣化した。データ点が少ないものの、角度分解能は同程度であったと考察した。角度分解能が同程度であった原因は、エネルギー分解能が改善したものの結晶サイズが大きくなったためと考える。感度は視野中
心で約 0.18%が得られ、視野端に進んでも概ね一定であった。WGI 2 号試作機と比べ、視野中心で約 1.5倍の感度が得られた。

offset position from the center of the field of view (FOV). The
angular resolution was about 6 degrees at the center of the
FOV and slightly deteriorated toward the peripheral region of
the FOV. Although there were fewer data points, weconsidered that the angular resolution was comparable
between 3rd WGI and 2nd WGI prototypes. We considered thatthe comparable angular resolution was because the effect of
the enlarged crystal size canceled the effect of the improved
energy resolution for ARM. The sensitivity was about 0.18% at
the center of the FOV and it was almost constant even at the
peripheral region of the FOV. The 3rd WGI prototype had about
1.5 times higher sensitivity than the 2nd WGI prototype at thecenter of the FOV.

デレンゾファントムの PET 再構成画像を Figure 3(a)、コンプトンイメージング画像を Figure 3 (b)に示す。PET 画像は散乱体-散乱体、吸収体-吸収体、散乱体-吸収体のすべての同時計数イベントを PETの画像再構成に用いた。ボクセルサイズとサブセッ
ト数は両方の画像で共通である。視覚的には PET 画
像では 2.4 mm ロッドを分解していたが、コンプト
ンイメージング画像では 3.2 mm ロッドまでしか分解していなかった。また同じ 3. 2mm ロッドのプロファイル（Figure 3 (c)）を比較すると、PET 画像の方がロッドの山と谷をより明確に区別できていた。
いまだコンプトンイメージング画像は PET 画像を超えていないため、装置および画像再構成の観点から更なる改良が必要である。

Figures 3 (a) and (b) show a reconstructed PET image andCompton image of the Derenzo phantom. For the PET image,all coincidence events such as scatterer-scatterer, absorberabsorber and scatterer-absorber were used for PET image
reconstruction. The voxel size and the number of subsets were
the same for both images. The PET image resolved 2.4 mmrods clearly, while the Compton image resolved larger 3.2 mmrods only roughly. Comparing the line profile of the 3.2 mmrods (Figure 3 (c)), the PET image more clearly resolved thepeaks and valleys of the rods than the Compton image. The
current Compton image did not exceed the PET image quality.
Further

optimizations

of

the

system

and

the

image

reconstruction are required.

まとめ

Conclusion

本研究では、WGI 3 号試作機を開発した。2 層 DOI
GSO 検出器で構成される散乱検出器リングは、以前の WGI 試作機より優れたエネルギー分解能とコンプ
トンイメージング感度を示した。PET を超えるコン
プトンイメージングの実現のため、今後も試作機の更なる改良を行う。

We developed the 3rd WGI prototype. The new scatterer ringwith the 2-layer DOI GSO detector had better energy resolution
and Compton imaging sensitivity than our previous WGIprototypes. Further improvements of the 3rd WGI system will
be made to reach the final goal of achieving Compton imaging
that outperforms PET imaging.

17

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 2 Experimental results. Energy resolution (a), ARM (b) and Compton imaging sensitivity (c).

Figure 3 Reconstructed images of Derenzo phantom: PET image (a), Compton image (b) and comparison of the line profiles on
the red dashed line in (a) and (b) for the 3.2 mm rods (c).

Acknowledgements
Collaborators

Grants

Hideaki Tashima, Eiji Yoshida, Hidekatsu Wakizaka, Fujino Obata, Miwako Takahashi, Kotaro Nagatsu,
Atsushi Tsuji, Taiga Yamaya (NIRS-QST)
Katia Parodi (LMU)
JSPS KAKENHI 19K20723

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

[6]
[7]
[8]

E. Yoshida, et al., “Whole gamma imaging: a new concept of PET combined with Compton imaging”, Phys. Med. Biol.,
65 (2020) 125013.
H. Tashima, et al., “3D Compton image reconstruction method for whole gamma imaging”, Phys. Med. Biol., 65 (2020)
225038.
S. Kabuki, et al., “Electron-tracking Compton gamma-ray camera for small animal and phantom imaging”, Nucl. Instrum.
Meth. Phys. Res. A, 623, 606–7, 2010.
S. Takeda, et al., “Demonstration of in-vivo multi-probe tracker based on a Si/CdTe semiconductor Compton camera”,
IEEE Trans. Nucl. Sci., 59, 70–76, 2012.
S. Motomura, et al., “Improved imaging performance of a semiconductor Compton camera GREI makes for a new
methodology to integrate bio-metal analysis and molecular imaging technology in living organisms”, J. Anal. At.
Spectrum., 28, 934-9, 2013.
A. Kishimoto, et al., “First demonstration of multi-color 3-D in vivo imaging using ultra-compact Compton camera”, Sci.
Rep., 7, 2110, 2017.
T. Nakano, et al., “Imaging of 99mTc-DMSA and 18F-FDG in humans using a Si/CdTe Compton camera”, Phys. Med.
Biol., 65 (2020) 05LT01.
G. Akamatsu, et al., “Performance evaluation of a whole-body prototype PET scanner with four-layer DOI detectors”,
Phys. Med. Biol., 64 (2019) 095014.

18

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

WGI コンプトン画像再構成
PictureCompton image reconstruction for WGI

25x35mm

田島 英朗 主任研究員
Hideaki Tashima, Senior Researcher
はじめにIntroduction

コンプトンイメージングは、宇宙線観測の分野で発展し、近年では環境放射能測定、さらには医学応用を目指した研究開発が進められている。核医学装置
として、物理的なコリメータが不要な SPECT（Single
Photon Emission Computed Tomography）になり得る。PET（Positron Emission Tomography）核種を含んだ様々な核種の測定が可能な装置としての実用化が期待されているが、これまでに開発された装置
でのイメージング性能は PET や SPECT に遠く及ばないものであった。一方、我々は昨年、Whole Gamma
Imaging（WGI）[1]の試作装置を用いたコンプトンイ
メージングにより、PET に迫る高い精度の 89Zr マウス画像を得ることに成功した[2]。この成功のポイン
トは、装置の応答関数を高精度にモデル化し様々な補正方法を組み込んだ画像再構成法を開発したこと、89Zr の 909 keV という分解能向上に有利な高いエネルギーのガンマ線をターゲットにしたこと、そして、WGI 試作装置がコンプトンイメージング装置として世界初のフルリング型であることである。しかし、コンプトンイメージングのフルリング化による効果はこれまでに十分検証されてはいない。そこで本研究では、測定データを間引くことで散乱検出器を部分リング化した場合を模擬し、フルリングの場合と比較することで、コンプトン画像再構成のイ
メージング条件を実験的に検証した。

Compton imaging was developed originally for practical uses

方法

Methods

in space science, and, in recent years, its development has
widened to include environmental radiation measurements
and medical applications. Compton imaging was expected tobecollimator-lesssingle-photon

emission

tomography(SPECT) that can measure various radionuclides not only
SPECT isotopes but also positron emission tomography (PET)
isotopes, but previously developed systems suffered from poor
image quality far from that of PET or SPECT.
Last year, however, we succeeded in achieving Compton
image quality approaching that of PET for a 89Zr-injectedmouse measured by our whole gamma imaging (WGI)
prototype. There were three key points: 1) the developed
Compton image reconstruction method incorporated a highly
accurate detector response function with essential correction
methods; 2) the high energy 909 keV gamma rays emitted from89

Zr were suitable for achieving a high resolution; and 3) the

WGI prototype was realized for the full-ring geometry. Our WGIprototype is the world’s first realization of the full-ring Compton
imaging system. However, the effectiveness of the full-ringgeometry has not been thoroughly investigated.
Therefore, in this study we experimentally investigated theCompton image reconstruction condition by comparing the fullring system with a partial-ring scatterer geometry simulated byextracting data.

89

小動物用に改造した WGI 試作機（WGI2 号機）[2] We measured a cylindrical phantom filled with Zr solution
using a WGI prototype (WGI 2nd) [2] remodeled for smallを用いて 89Zr 溶液を封入した円筒型ファントムを測
animal experiments (Figure 1). The WGI 2nd had a double-ring
定した(Figure 1)。WGI2 号機は、吸収検出器（GSO
geometry composed of an outer ring of absorber detectors (4結晶、結晶サイズ 2.8×2.8×7.5 mm3 、4 層 DOI layer depth-of-interaction (DOI) detectors of GSO crystals with
（Depth of Interaction））のリングの内側に、散乱検 crystal size of 2.8×2.8×7.5 mm3) and an inner ring insert of出器（GAGG 結晶、結晶サイズ 0.9×0.9×6.0 mm3、 scatterer detectors (non-DOI detectors of GAGG crystals with3
non-DOI）のリングを挿入した二重リング式である。 crystal size of 0.9×0.9×6.0 mm ). The diameter of the phantom
円筒ファントム(Figure 1(c))のサイズは直径 38 mm was 38 mm, and it contained radioactivity of 10.2 MBq. We

19

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

simulated partial-ring scatterer geometries starting from the top

で、測定開始時の放射能は 10.2 MBq であった。そして、Figure 1(b)のように、リング内で計 10 個ある散乱検出器のうち、使用する検出器を上部の 1 個から始め、左右に 1 個ずつの 2 個ずつ増やしながら、散乱検出器を部分リング化したジオメトリでのコン
プトンイメージングの画質を検証した。測定データ
は散乱検出器と吸収検出器間の同時計数イベントを記録したリストモード形式であるため、使用しないように設定した検出器を含んだリストモードデータを読み込み時に除外することで、部分リング型の散乱検出器を模擬した。画像再構成には、リストモード
OSEM 法を基に開発し、エネルギー分解能に応じた検出器応答関数モデル、感度補正、偶発同時計数補正を組み込んだコンプトン画像再構成法を用いた。画質の検証は円筒の再現性を視覚的に評価することで行った。

1 detector and increasing by 2 detectors, one on each side, insteps up to 9 detectors, out of 10 detectors which would be thefull-ring geometry. To simulate the geometries, we filtered listmode data measured by coincidence detection between the
scatterer and absorber detectors at the time of data loading to
exclude list-mode data that came from detectors marked not to
be used in image reconstruction.
For image reconstruction, we used the Compton image
reconstruction method, which was developed based on the listmode ordered subset maximum expectation maximization(OSEM)

methodincorporating

theenergyresolution-

dependent detector function modeling, normalization, andrandom correction. Image quality was evaluated by visualinspection of the reproducibility of the cylinder shape phantom.

Figure 1 Measurement setup for a cylindrical phantom filled with a 89Zr solution by the WGI 2nd prototype (a), a simulatedpartial-ring scatterer geometry (an example of the case of 7-detector per ring) (b), and the cylindrical phantom (c).

結果

Results

Figure 2 に散乱検出器のリングあたりの数を 1 個
から 9 個に 2 個ステップで変化させた場合とフルリングの場合の再構成像を示す。散乱検出器が 1 個の場合、Coronal スライスではファントムの形がある程度再現されているが、Transaxial スライスでは散乱検出器から放射状に広がる強いストリークアーチ
ファクト（線状の歪み）が発生した。3 個の場合、Coronal スライスはフルリングの場合に近い画像が得られるようになったが、Transaxial スライスでは散乱検出器のない方向へ向かうストリークアーチフ
ァクトが強く現れた。5 検出器まで増やすと、Figure
2 の白い矢印が示す場所にわずかに歪みがある程度

Figure 2 shows reconstructed images when the number ofscatterer detectors per ring was varied from 1 to 9 in 2-detector
steps. In the case of 1 scatterer detector, the phantom shape
was reproduced to some extent in the coronal slice, but strong
streak artifacts radiating from the scattering detector occurredin the transaxial slice. In the case of 3 detectors, the coronalslice was similar to the full-ring case, but the transaxial slice
showed strong streak artifacts towards the direction without
scatterer detectors. When the number of detectors wasincreased to 5, there was only a slight distortion at the location
indicated by the white arrow in Figure 2. When the number ofthe detectors was increased to 7, the cylindrical shape was
reproduced to the same extent as the full-ring case. In the 7-

20

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

で、7 検出器まで増やすとフルリングと同程度に円筒形が再現された。7 検出器の場合、放射能の存在する領域すべてに対し、散乱検出器が 180°以上の範囲で覆っている状態であった。

detector geometry, the scatterer detectors covered more than
180° of the radioactivity region.

Figure 2 Images of the 89Zr cylindrical phantom reconstructed for the partial-ring scatterer geometries (1-9 detectors) and thefull-ring geometry (10 detectors). The upper row shows schematic illustrations of the geometries (not to scale). Images in the
middle and the lower rows show the central slices for each slice direction.

考察

Discussion

円筒ファントムの全領域に対して 180°以上散乱検出器が覆っている場合にはフルリングと同様にアーチファクトのない画像を得ることができた。この条件は、ファンビーム CT やコーンビーム CT の X 線
源軌道の完全再構成条件に類似していると考えられ
る[3], [4]。ここで、コンプトンイメージングにおいて、散乱検出位置からの線積分を再構成する手法はこれまでに検討されており[5]、その完全条件も導出されている[6]。WGI のジオメトリは解析的な線積分
再構成条件を完全に満たすわけではないが、逐次近似型の再構成手法により十分な精度で推定できるとすれば、散乱検出器位置を線源軌道とみなし、「物体と交わる任意の平面が少なくとも 1 回は線源軌道と交差する」という完全再構成条件を適用することが可能となり、物体が散乱検出器によって 180°以上覆われている場合にこの条件が満足されることがわかる。以上より、精度よく画像再構成を行うことができる条件として、散乱検出器によって物体が 180°以上覆われていることが示唆された。

When the scattering detector covered more than 180° of thewhole area of the cylindrical phantom, we could obtain artifactfree images comparable to imagines obtained by the full-ringgeometry. We considered this as similar to the completenesscondition of the X-ray source trajectory in fan-beam CT andcone-beam CT image reconstruction [3], [4]. Previous studies
investigated reconstruction methods for line integrals for lines
containing the scatterer detection position [5], and thecompleteness condition was derived [6]. Assuming that we canestimate information corresponding to the line integrals with
sufficient accuracy by applying an iterative reconstruction
method, even though the WGI geometry does not whollysatisfy the completeness condition, the scatterer detector
position can be considered as the source trajectory.
Accordingly, the case where the object was covered by thescatterer detector with more than 180° coverage satisfied thecompleteness condition that any plane passing through theobject intersects the source trajectory at least once. From theabove considerations, we suggest as a condition for accurate
image reconstruction that the scatterer detectors should havemore than 180° coverage for the object.

21

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

まとめ

Conclusions

WGI コンプトンイメージングにおけるフルリングの効果を検証するために、散乱検出器を部分リング化したジオメトリを測定データの間引きにより模擬し、フルリングの結果と比較した。その結果、コンプ
トンイメージングにおいては、必ずしもフルリング
で物体のすべての領域を覆う必要はないが、180°以
上散乱検出器で囲われるようにすることがアーチフ
ァクトのない画像を再構成可能な条件であると示唆された。

To verify the effect of the full-ring geometry in WGI Compton
imaging, we simulated partial-ring scatterer geometries byfiltering the measurement data and compared them with thefull-ring geometry results. Our findings suggested that for
Compton imaging, it is unnecessary to cover the entire object
with the full-ring geometry, but the condition for accurate image
reconstruction is that the object should have more than 180°
coverage by the scatterer detectors.

Acknowledgements
Collaborators

Eiji Yoshida, Hidekatsu Wakizaka, Miwako Takahashi, Kotaro Nagatsu, Atsushi Tsuji, Taiga Yamaya(NIRS-QST)
Takumi Nishina, Mikio Suga (Chiba University)
Kei Kamada, Akira Yoshikawa (C&A, Tohoku University)
Katia Parodi (LMU)

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

[6]

E. Yoshida, et al., “Whole gamma imaging: a new concept of PET combined with Compton imaging,” Phys. Med. Biol.,vol. 65, no. 12, p. 125013, Jun. 2020.
H. Tashima, et al., “3D Compton image reconstruction method for whole gamma imaging,” Phys. Med. Biol., vol. 65,
no. 22, p. 225038, Nov. 2020.
H. K. Tuy, “An Inversion Formula for Cone-Beam Reconstruction,” SIAM J. Appl. Math., vol. 43, no. 3, pp. 546–552,
Jun. 1983.
B. D. Smith, “Image Reconstruction From Cone-Beam Projections: Necessary and Sufficient Conditions andReconstruction Methods,” IEEE Trans. Med. Imaging, vol. 4, no. 1, pp. 14–25, 1985.
M. Singh and D. Doria, “An electronically collimated gamma camera for single photon emission computed tomography.
Part II: Image reconstruction and preliminary experimental measurements,” Med. Phys., vol. 10, no. 4, pp. 428–435,
1983.
B. Smith, “Line-reconstruction from Compton cameras: data sets and a camera design,” Opt. Eng., vol. 50, no. 5, p.
053204, 2011.

22

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

C 型 Compton-PET のイメージングシミュレーション
Imaging simulation of C-shaped Compton-PET
仁科 匠 QST リサーチアシスタント/千葉大（菅研究室 修士 1 年生）
Takumi Nishina, QST Research Assistant / Chiba University (Suga-lab, M1)
はじめにIntroduction

我々は、既存の MRI を PET/MRI にアップグレー
ドできる MRI コイル一体型 PET「Add-on PET」 [1]の開発を進めている。しかし、シンチレータなどをシールドボックスの内側に格納する必要があるため、PET 検出器はある程度の厚みを持つ。そのため、PET
リングと寝台が干渉してしまい、通常の MRI 検査の体勢では検査ができない。そこで、リングの一部を開放化した C 型 PET の検討を行った。リングの開放部を下にして使用することで、上から患者の頭部に被せるだけで撮像ができるようになる。しかし、開放部に向かう消滅放射線は片側しか検出できないため、測定データに欠損が生じる。そのため、歪みのアーチ
ファクトが再構成画像に強く現れてしまう。

We have been developing an MRI coil-integrated PET, “Addon PET,” [1] which enables an existing MRI scanner to be
upgraded to PET/MRI easily. However, a PET detector has acertain thickness because scintillators and photodetectors
need to be stacked inside a shield box. Therefore, when
imaging with a full-ring PET system, it is impossible to set up
the subject with the same posture as a typical MRI examination
due to the interference with the bed. Therefore, weinvestigated C-shaped PET in which a part of the ring is open.
The open space is used to pass the head through so that thepatient setup can be simplified. However, measurable
projection data of the C-shaped PET are truncated because
the γ-ray pairs toward the open part can be detected only on
the other side. Due to the truncation, distortions or artifacts
strongly occur in reconstructed images.

そこで、本研究では Figure 1 のように、C 型 PET Therefore, we are developing a new C-shaped PET systemthat can compensate for the truncation by applying theの開放部と対向する位置に散乱検出器を配置するこCompton imaging technique. Figure 1 shows the C-shapedとで、欠損情報をコンプトンイメージングによってCompton-PET geometry, in which the C-shaped PET ring is
補う C 型 Compton-PET の開発を進めている。これ regarded as an absorber, and the scatterer is inserted at theは、PET とコンプトンカメラを組み合わせた新しい location opposing the open space. This idea was inspired by
イメージング技術 whole gamma imaging (WGI)[2] whole gamma imaging (WGI) [2], which combines PET withの概念から着想を得たものである。PET・コンプトン Compton imaging. Artifacts reduction will be possible by
両方のイベントを組み合わせて画像再構成を行うこ combining PET events and Compton events in image
reconstruction. Here, we verify the effect of reducing imageとでアーチファクトの低減が期待できる。本稿では、
artifacts in the C-shaped Compton-PET by Monte Carlo
C 型 Compton-PET のアーチファクト低減効果をシ simulation.
ミュレーション検証したので報告する。

Figure 1 Principle of the proposed C-shaped Compton-PET.

23

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

方法

Methods

シミュレーション

Simulated geometry

Geant4 を用いて、Figure 2 と Table 1 のように、 Using the Geant4 toolkit, we modeled the C-shaped ComptonPET, in which a scatterer (Si semiconductor detectors, 300 mm

C 型 PET（GSOZ シンチレータ、直径 400 mm）を

inner diameter) was inserted into a C-shaped PET ring (GSOZ

吸収検出器とみなし、その内側に散乱検出器（Si 半

crystals, 400 mm inner diameter) regarded as the absorber, as

導体検出器、直径 300 mm）をインサートした C 型

shown in figure 2 and table 1. The absorber was modeled with

Compton-PET を模擬した。吸収検出器には、シンチ

4-layer depth of interaction (DOI) detectors [3]. The number of

レータの深さ位置情報を知ることができる 4 層

scatterer detectors per row was simulated with 9 todepth of interaction (DOI) 検出器を使用した[3]。１

compensate for the angle of the open part and 15 to approach

列あたりの散乱検出器数は、開放部の角度を補う 9

the angle of the absorber, respectively. For comparison, we
also simulated the C-shaped PET geometry only, excluding the

個、吸収検出器の角度に近づけた 15 個の場合それぞscatterer. Assuming a brain PET measurement, we set a

れでシミュレーションを行った。また、比較のために

cylindrical phantom with a diameter of 200 mm, a height of 150

散乱検出器を除いた C 型 PET のみでも同様に行っ

mm, and uniform radioactivity of positron emitters. We

た。撮像対象として、頭部を想定した直径 200 mm、 assumed the radioactivity of 4.5 MBq and the measurement
高さ 150 mm の円柱ファントム（4.5MBｑの一様分

time of 5 min.

布）を視野中心に配置し、5 分測定を仮定した。
画像再構成法と評価方法

Image reconstruction and evaluation method

画像再構成には LM-OSEM (List-Mode Ordered
Subset Expectation Maximization) 法を基にして、PET・コンプトン両方のイベントを組み合わせることが可能なハイブリッド画像再構成法を用いた[4]。

We used a hybrid image reconstruction method combining
PET and Compton events developed based on the list-mode
orderedsubsetexpectation

maximization(LM-OSEM)

algorithm [4].

再構成画像におけるアーチファクトの評価方法を説明する。円柱ファントムにあたる 3 次元領域を関心領域（ROI: region of interest）とし、ROI 内の画素値の合計値を SUMROI と定義した。バックグラウン
ドを含む視野領域（FOV: field of view）でも同様の計算を行い、SUMFOV と定義した。FOV 全体の画素値に対する円柱内部の画素値の割合をリカバリー係数
として、(SUMROI / SUMFOV)でアーチファクト低減効
果を評価した。

The 3D region corresponding to the cylindrical phantom was

結果

Results

再構成画像と評価結果をそれぞれ Figure 3 及びFigure 4 に示す。C 型 PET では、開放部による測定
データの欠損に起因したアーチファクトが円柱下部に生じていた(Figure 3 (a))。一方で、C 型 ComptonPET は C 型 PET より正確に円柱を再現できた(Figure 3 (b), (c))。1 列あたりの散乱検出器数が 15個のジオメトリは、9 個のものよりカバーする角度が増加したため、より正確に円柱を再現できた。
Figure 3 (c)がぼけて見える要因は、コンプトンイメ

The reconstructed images and evaluation results are shown in

defined as the region of interest (ROI), and the sum of pixel
values for the ROI was calculated as SUMROI. We also
calculated the sum of pixel values for the entire FOV, including
the background, and we defined it as SUMFOV. The ratio of thetotal pixel value inside the cylinder to that of the entire FOV
was evaluated by the (SUMROI / SUMFOV) as a recovery
coefficient.

figure 3 and figure 4, respectively. For the C-shaped PET,
strong artifacts occurred, especially in the lower part of thecylinder, because of the lack of projection data due to the open
part (figure 3(a)). On the other hand, the C-shaped ComptonPET reduced the truncation artifacts and reproduced thecylinder more accurately than the C-shaped PET (figures 3(b),(c)). Further, the geometry with 15 detectors per row
reproduced the shape of the cylinder more accurately than thatwith 9 detectors. Figure 3 (c) is blurred because the accuracy

24

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Researchof Compton imaging is lower than that of PET imaging and theージングの精度がＰＥＴイメージングに比べて低く、解の収束に十分な計算ができなかったためであると考えられる。定量評価の結果から、C 型
Compton-PET はアーチファクト低減に有効である
ことが示された(Figure 4)。

calculation is not sufficient for the convergence of the solution.
As a result of the quantitative evaluation, the C-shaped
Compton-PET increased the recovery coefficient, indicatingthat the geometry is effective for reducing the image artifacts(figure 4).

Figure 2 Illustration of the simulated geometry: with scatterer inserts of (a) 9×6 and (b) 15×6 detectors.

Table 1 Major specifications of the simulated geometry.
Type of Detector
Material
Energy resolution @511 keV
Crystal size [mm3]Number of pixels
Number of detectors
Ring diameter [mm]Step angle [deg]0Insert (Scatterer)Si
2.5%
1.0×1.0×6.0
30×30×1
9×6
300
15.0

15×6

C-shaped PET (Absorber)
GSOZ
13.7%
2.85×2.85×7.5
16×16×4
17×4
400
14.4

Figure 3 Reconstruction images: (a) without the scatterer (C-shaped PET) and with the scatterers having (b) 9×6 detectors
and (c) 15×6 detectors.

25

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 4 The result of the image quality evaluation for the proposed geometries with the scatterers 9 x 6 and 15 x 6.

まとめConclusion

Geant4 を用いて C 型 Compton-PET を模擬し、アーチファクト低減効果を検討した。その結果、C 型
Compton-PET は欠損イベントをコンプトンイベン
トとして補うことで、C 型 PET の円柱下部に生じたアーチファクトを低減することができた。今後は反復回数の最適化などを行い、空間分解能の評価を行う予定である。

We modeled the C-shaped Compton-PET by using Geant4.
From the Monte Carlo simulation results, we showed that the
C-shaped Compton-PET could reduce artifacts by applying animage reconstruction method combining the PET and
Compton events. In our future work, we will optimize thenumber of iterations and subsets.

Acknowledgements
Collaborators
Grants

Hideaki Tashima, Sodai Takyu, Fumihiko Nishikido, Taiga Yamaya (NIRS-QST)
Mikio Suga (Chiba University)
JSPS KAKENHI 20K12683 (PI: Hideaki Tashima)
QST President’s Strategic Grant (Exploratory Research) (PI: Hideaki Tashima)
IEEE NSS-MIC 2020 Trainee Grant (150 USD)

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

F. Nishikido, et al., “Development of a full-ring “add-on PET” prototype: A head coil with DOI-PET detectors for
integrated PET/MRI,” Nucl. Instruments Methods Phys. Res. A, vol. 863, pp. 55-61, 2017.
E. Yoshida et al., “Whole gamma imaging: a new concept of PET combined with Compton imaging,” Phys. in Med.
Biol., vol. 6, p. 125013, 2020.
Y. Hirano et al., “Performance evaluation of a depth-of-interaction detector by use of positron-sensitive PMT with asuper-bialkali photocathode,” Radiol Phys Technol., vol. 7, pp. 57-66, 2014.
H. Tashima, et al., ”Development of a hybrid image reconstruction algorithm combining PET and Compton events forwhole gamma imaging,” IEEE NSS&MIC, MIC-15-150, 2020.

26

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

特別寄稿 Special contribution

ポジトロニウムによる酸素分圧計測法
Measurement of pO2 using positronium lifetime
澁谷 憲悟 東京大学大学院総合文化研究科
Kengo Shibuya, Graduate School of Arts and Sciences, The University of Tokyo
はじめに

Introduction

ポジロニウム（Ps）は、陽電子と電子からなるエ
キゾッチック原子で、PET 検査中に被験者の体内で1 千億個ほど勝手に生成している。Ps はごく短時間（平均 5 億分の 1 秒ほど）で 2 本のγ線に変化する
ため、従来の PET ではその存在を意識していない。

Positronium (Ps) is an exotic atom consisting of a positron and

本研究は、この Ps の寿命が周辺の酸素分子濃度（pO2）に応じて変化する性質に基づく、新たな低酸
素イメージング手法を提案する。がん細胞は悪性度の高いものほど無秩序に増殖し、慢性的な酸素不足に陥りやすい。更に、酸素不足の細胞群は治療に対して、しばしば抵抗性を示す[1]。生体内の pO2 分布が詳しく分かれば、がん治療の選択に役立つ[2]。

Our recent work shows that the lifetime of Ps depends on thepatients [2].

原理

Principle

がん検査で有名な FDG-PET は、放射性同位元素18
F に関する、次の反応を利用している：

The FDG-PET, a well-known cancer examination, uses 18F and18

F + e− →an electron, and ca. 100 billion Ps atoms are spontaneously
created in the human body during a PET scan. Ps has received
little attention in PET because it annihilates into two γ-ray
photons in a very short lifetime: ca. 2 ns (1/500,000,000 s) inaverage.

surrounding oxygen concentration (pO2) and proposes that it
can be used for hypoxia imaging. Since more malignant cancer
cells tend to grow faster to fall into chronic oxygen deficiency
and these cells are often resistant against treatments such asradiation therapy as well as chemotherapy [1], the knowledgeof the pO2 distribution will help the selection of a treatment for

the following reactions:( O + e ) + e → ( e + e ) + O → 2γ + O .
+

18

−

+

−

18

18

(1)

First, 18F undergoes β+ decay and emits a positron (e+).

まず放射性同位元素の 18F が陽電子（e+）を放出する（β+崩壊）。次に、陽電子が近傍分子の軌道電子の 1つ（e ）に衝突し、2 本のγ線へ変化する（電子対消滅）。この 2 本のγ線の検出位置から、18F を目印として付けておいた薬剤の生体内分布が分かる。

Second, the positron collides with an orbital electron (e-) in
nearby molecules to annihilate into two γ-ray photons. Last, thedetection of the two photons make us known the location of
18

F-labeled pharmaceutical.

The Eq. (1) should be modified to include the creation of Ps as

ここで Ps 生成を踏まえ、(1)式を書き直す：
18

follows:
e+ + e− ) + 18 O(
18
F+e → ( O+e )+e →  + → O + 2γ .
−18
18
( e + e ) + O → Ps + O 
−

18

+

−

(2)

The lower part of Eq. (2) describes the creation of Ps from a(2)式で追加された下段は、陽電子と電子による Ps
形成を含む。ただし、Ps の形成は最終的なアウトプットである消滅γ線（2γ）に影響しないため、これ

positron and an electron. No matter whether Ps is generated
before the annihilation or not generated, the same outputs are27

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Researchobtained, i.e., two γ-ray photons. This is why we have not

までの PET で Ps に注目することは殆ど無かった。
ところがアウトプット（2γ）は同じでも、その発生タイミングは Ps の寿命の分だけ遅れている。この
時間差に、未活用の生体情報が含まれる。詳しくは下のコラムで述べるが、Ps が不対電子を持つ分子に出会うと、その寿命が短くなる[3]。すなわち、Ps は O2探知能力を持つ。

discussed Ps in PET. However, the timing of the γ-ray
emissions is delayed as long as the lifetime of Ps. This timelag provides the new biological information because the Ps
lifetime is reduced by an interaction with the molecules having
unpaired electrons such as O2 [3]. Therefore, Ps can be work
as an in vivo “nano-size oxygen-meter.” The more details of thesensing mechanism are described in the following box.

もっと詳しく知りたい方へ#1: Ps のスピン状態

To whom interested in the detail #1: Ps spin statesPs の基底状態には、陽電子と電子のスピンが平行な場合（スピン三重項）と、反平行な場合（スピン一重項）の、2 通りがある。真空中では、前者は 142 nsの寿命で 3γ崩壊し、後者は 125 ps の寿命で 2γ崩壊する[4]。寿命が大きく異なるのは、崩壊に関与するγ線の数が増えるほど、保存則を満たしにくいためである。

There are two kinds of Ps atom in different spin states: one has
the parallel spins between the positron and the electron andthe other has the anti-parallel spins. The former Ps has alifetime of 142 ns in vacuum and decays into three γ-ray
photons while the latter Ps has a lifetime of 125 ps in vacuum
and decay into two γ-ray photons [4]. The large difference intheir lifetimes is due to the number of photons involved; theincrease in the photon numbers makes the chance smaller tomeet the conservation laws.

スピン反平行状態の Ps は固有寿命が非常に短い
く、形成されたとしてもその消滅過程は(2)式の上段と区別できない。そのため、pO2 の情報源は、スピン平行状態の Ps に限られる。スピン平行状態の Ps がO2 に出会うと、次のような電子交換反応が起きる：

The former lifetime is so short that the decay is difficult to be
distinguished from the direct annihilation at the upper part in
Eq. (2). Therefore, the pO2 is informed by the former Ps via theelectron exchange interaction with an oxygen molecule asfollows:

Ps ( ↑ p ↑ e ) + O 2 ( ↓ e ) → Ps( ↑ p ↓ e ) + O 2 ( ↑ e ) ,(3)

ただし、上下の矢印は陽電子(p)もしくは電子(e)のス
ピンの向きを表す。この反応を経て⻑寿命のスピン平行状態（↑↑）が短寿命のスピン反平行状態（↑↓）に変化し、Ps の寿命が短縮される。つまり、周辺環境の酸素濃度が低いほど Ps は⻑生きする。

where the arrows indicate the spin direction (up/down) of the

実験

Material and method

測定試料として、溶存酸素濃度が異なる 3 つの水溶液を用意した。それぞれ窒素ガス飽和（pO2=0mmHg）、空気飽和（pO2=159 mmHg）、および酸素
ガス飽和（pO2=750 mmHg）の状態にあり、陽電子線源として 190 kBq（5μCi）の 22NaCl を加えた。窒素ガス飽和試料で 4,900 万カウント、空気飽和試料
で 5,900 万カウント、および酸素ガス飽和試料で4,300 万カウントの測定を行い、22Na のβ+崩壊とほぼ同時に発生する核γ線（1.27 MeV）の検出時刻か
ら、スピン平行状態の Ps の消滅で放出されるγ線（≤511 keV）の検出時刻までの時間差の平均値（寿命）をそれぞれ求めた。

Three kinds of sample were prepared with different oxygen

positron (p) or electron (e). This reaction changes the Ps spinfrom parallel state, e.g.,↑↑, to anti-parallel state, e.g.,↑↓,
then the lifetime is reduced. The lower pO2, the longer Ps
survives.

concentrations: N2-saturated (pO2=0 mmHg) water, airsaturated (pO2 =159 mmHg) water, and O2-saturated (pO2=750mmHg) water. Each sample contains positron emitter: 190 kBq(5 μCi) 22NaCl. We obtained 49 million counts from the N2saturated sample, 59 million counts from the air-saturated
sample, and 43 million counts from the O2-saturated sample,
and the mean time-lag was determined between one detectionof a nuclear γ-ray photon (1.27 MeV) emitted approximately at
the same time of the β+ decay and another detection of anannihilation γ-ray photon (<511 keV) emitted at the annihilationof Ps in the parallel spin state.

28

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Results結果

Ps 寿命の測定結果を図 1 に示す。横軸は酸素分 A linearity was found in Fig. 1 between the oxygen
concentration (pO2) and the Ps annihilation rate, which is the
圧、縦軸はスピン平行状態の Ps の消滅率（寿命の逆inverse of the mean lifetime of Ps in the parallel spin state. As数）である。pO2 が 0 から 750 mmHg に増大すると、
the pO2 increased from 0 to 750 mmHg, the annihilation rate
消滅率は 1μs 当たり 520 から 548 に直線的に増大し was increased from 520 to 548 μs-1. The linearity comes fromた。この直線関係は、Ps が酸素分子と出会う確率が the fact that the chance for Ps to meet with O2 is proportional
to pO2.
pO2 に比例するために生じた。

Figure 1 A linearity between the oxygen concentration (pO2) and the Ps annihilation rate [5].

The linearity provides how to convert the Ps annihilation rate

この直線関係から、測定した Ps 消滅率（Γ）を pO2の絶対値（mmHg）に換算するための次式を得た。

(Γ/μs-1) to the absolute value of pO2/mmHg as follows:

pO2 / mmHg = 26.3(1.1) × [ Γ − 519.9(1.6) ] ,(3)

ただし、カッコ内の数値は不確かさ（1σ）である。
この不確かさで感度（pO2 分解能）を見積もると、関心領域（FOV）内から得られる計数値が 3 億カウン
トのときに約 10 mmHg、10 億カウントのときに約5 mmHg と推定された。

uncertainty to be ca. 10 mmHg when 300 million counts are

考察

Discussion

健常な肝細胞の pO2 は約 41 mmHg[6]、および低酸素の肝がん細胞の pO2 は約 6 mmHg[7]とそれぞれ報告されている。ここで、測定系の分解能の 2 倍以上の差があれば両者を見分けられるとすると、所要分
解能は 17 mmHg である。したがって、上記の実験
結果は、Ps による pO2 イメージングが十分な感度を持つことを示唆する。

The pO2 in healthy liver tissue cells is reported to be ca. 41

where the values in the brackets are the uncertainty (1σ). The
sensitivity, i.e., pO2 resolution, can be estimated from thisobtained from the field-of-view (FOV) and to be ca. 5 mmHg
when 1 billion counts are obtained.

mmHg [6], and that in liver tumor cells is reported to be ca. 6
mmHg [7]. Assuming that their discrimination is possible when
the resolution (1σ) is better than the difference by a factor of 2,
the resolution of 17 mmHg is the least requirement. Therefore,
the result above indicates that the Ps annihilation rate imaging(PARI) has enough sensitivity for discriminating hypoxia
regions from the control regions.

次に、Ps による pO2 イメージングの利点は、酸素濃度が絶対値で得られることである。絶対値である
から、結果が装置の機種や検査のプロトコルに依存

The advantage of PARI is the absolute determination of pO2,
which is independent of the scanner and protocol. As thismethod based on the fundamental properties of Ps, i.e., its spin

29

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

しない。また、Ps 自体の基本的な性質（スピンとその反応）を利用した手法であるため、薬剤の種類（集積機序）にも依存しない。

and reactions, the results are also independent of the tracer

なお、本手法の実現には、PET に Ps 寿命計測用の新たなタイマーを追加する必要がある。ただし、このタイマーの要求仕様は、現在市販の PET 装置にほぼ搭載されている Time-of-Flight 機能(TOF[8])のタイマーと同程度であるため、ハードウェア的な技
術障壁は低いと考えられる。

is needed, but the technical barriers related to the hardware

and its mechanism of delivery/accumulation.
In order to realize PARI, a new timer for measuring Ps lifetime
are estimated not so high because the time resolution required
is comparable to that used in the time-of-flight (TOF [8])function installed in most of current scanners.
It should be noted that 22Na with a long half-life (2.6 years) is
not adequate for human examinations, and another radioactive

一方、本実験に用いた 22Na の⻑寿命（2.6 年）は生体投与に適さず、臨床目的には、より短寿命かつ即発γ線（開始の合図）の放射を伴う放射性同位元素の活用が必須であり、薬剤開発が求められる。有力候補の 44Sc については WGI 論文[9]を参照されたい。（ただし、小動物実験の段階では上記の理由で、注射器などの物理的な方法で直接がんに薬剤投与することも可能である。）

isotope with a half-life of several hours/days and a prompt γ-ray
photon emission should be employed, and the development ofradiopharmaceutical is essential. For example,

44

Sc is

discussed in a WGI paper [9]. (In preliminary experiments withsmall animals, however, we can use physical way of delivery
as described above.)

おわりにSummary

PET 検査では、超小型酸素濃度計といえる 1 千億
個もの Ps が、生体内で勝手に生成しては消滅している。ここに、我々は初めてその酸素濃度計を読み出すための方法論を提示した。従来の診断原理である
放射性薬剤の集積量に加え、Ps の寿命を情報源として活用し、新たな低酸素イメージングに向けた PETのパラダイムシフトに挑戦しよう！

During a PET scan, 100 billion “nano-size oxygen-meters”, i.e.
Ps atoms, are spontaneously created and annihilated in thehuman body. Here, we propose the new methodology to readsuch an oximeter for the first time. In addition to theconventional principle of the PET, namely the accumulation ofradioactivity, now is the time for a paradigm shift of the PET
using the new information from the Ps lifetime for the innovative
methodology of hypoxia imaging!

Acknowledgements
Collaborators

Fumihiko Nishikido, Miwako Takahashi, Taiga Yamaya (NIRS-QST)
Haruo Saito (Univ. of Tokyo)

References
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]

J. M. Brown & W. R. William, “Exploiting tumor hypoxia in cancer treatment,” Nature Rev. Cancer, vol. 4, pp. 437–447,
2004.
M. R. Horsman, et al., “Imaging hypoxia to improve radiotherapy outcome,” Nature Rev. Clin. Oncol., Vol. 9, pp. 674–
687, 2012.
R. A. Ferrell, “Ortho-parapositronium quenching by paramagnetic molecules and ions,” Phys. Rev., vol. 110, pp. 1355–
1356, 1958.
M. D. Harpen, “Positronium: Review of symmetry, conserved quantities and decay for the radiological physicist,” Med.
Phys., vol. 31, pp. 57–61, 2004.
K. Shibuya, et al., “Oxygen sensing ability of positronium atom for tumor hypoxia imaging, ” Commun. Phys., vol. 3,
pp. 173, 2020.
A. Carreau, et al., “Why is the partial oxygen pressure of human tissues a crucial parameter? Small molecules andhypoxia,” J. Cell. Mol. Med., vol. 15, pp. 1239–1253, 2011.
P. Vaupel, et al., “Detection and characterization of tumor hypoxia using pO2 histography,” Antioxid. Redox Signal., vol.
9, pp. 1221–1225, 2007.
P. Lecoq, et al., “Roadmap toward the 10 ps time-of-flight PET challenge,” Phys. Med. Biol., vol. 65, pp. 32RM01, 2020.
E. Yoshida, et al., "Whole gamma imaging: a new concept of PET combined with Compton imaging," Phys. Med.
Biol., vol. 65, 125013, 2020.

30

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

To whom interested in the detail #2: a positron life

もっと詳しく知りたい方へ#２: 陽電子の一生

陽電子の一生を、図 2 に示す。左上から説明する More detail of the life of positron/positronium is shown in Fig.
2. Some positron emitters such as 22Na and 44Sc also emitと、22Na や 44Sc は、β+崩壊とほぼ同時に核γ線を放prompt γ−ray photon at their β+ decay, and the photon is used
出する。これが時間測定開始の号砲となる。陽電子
to trigger the timer. The energic positron loses its kineticは初め高いエネルギーを持つが、周辺分子との相互 energy in a short time during successive collisions with
作用で急速に減速すると、近傍分子の軌道電子に衝 surrounding molecules and finally collides with an orbital
突し対消滅する。うち一部分（30-40%）の陽電子は、 electron in the surrounding molecules to annihilate into γ-ray
熱化の過程で周辺分子から電子を 1 つ引き抜き、Ps photons, which stop the timer. Some positrons (30-40%)
capture an electron to create Ps before the annihilation andを形成する。
they survive as long as the lifetime.

Ps の 1/4 はスピン反平行状態で生成し、直ちに 2

A quarter of Ps atoms are created in the spin-antiparallel stateγに変化する（上記の衝突→消滅と区別できない）。 and annihilate in a very short time, which cannot be
distinguished from the above collisional annihilation. On the

残りの 3/4 はスピン平行状態の Ps で生成し、そのother hand, the other three quarters of Ps atoms in spin-

大半は近傍分子の軌道電子のうち、スピンの向きがparallel state most likely annihilate via pick-off annihilation

Ps を構成する陽電子のスピンと逆向きのものと反between a positron in Ps and a foreign electron in thesurrounding molecules with the opposite spin as follows:

応して対消滅する。これをピックオフ消滅（式(4)）
という。

(4)

o-Ps ( ↑ p ↑ e ) + H 2 O ( ↓ e ) → 2γ + e − (↑ e ) + H 2 O + .

In addition, the total annihilation rate is enhanced also by the

更に、近傍に酸素分子（の不対電子）が存在すると、式(3)の電子交換反応によりスピン平行 Ps がス
ピン反平行 Ps に転換し、更にその直後に 2γへ変化する。この電子交換反応はピックオフ消滅よりも起こりやすく、酸素分子の存在はスピン平行 Ps の寿命を有意に短縮する。

electron-exchange interaction when oxygen molecule having
the unpaired electron exists in the vicinity as described in Eq.
(3). The

electron-exchangeinteraction

exhibits

higherpossibility to occur per collision in comparison with the pick-off
annihilation, the Ps lifetime is reduced effectively.

Figure 2 A lifetime story of positron/positronium and how O2 reduces the Ps lifetime [5].

31

反物質の寿命計測ががん治療に貢献〜「量⼦PET」の実現に弾み〜

Timing the life of antimatter particles
may lead to better cancer treatment

放医研のPET研究チームが、東大の原子物理学者とタッグを組
んで、PETの診断原理の技術的な革新に挑戦。生体内の酸素濃度分布を可視化し、がん治療を妨げる低酸素状態の細胞群を探知します。

Experts in Japan have devised a simple way to glean more detailed
information out of standard medical imaging scans. A research teammade up of atomic physicists and nuclear medicine experts at the
University of Tokyo and the National Institute of Radiological Sciences(NIRS) has designed a timer that can enable positron emission
tomography (PET) scanners to detect the oxygen concentration oftissues throughout patients‘ bodies.

PETでは、陽電子から放出されるガンマ線を計測します。この
陽電子は、一時的に電子と結びついてポジトロニウムと呼ばれる別の粒子になり、少し経ってからガンマ線に変わる場合もあります。
・・・「結果的に出てくるガンマ線は同じですが、ポジトロニウムが形成されると、ガンマ線の出るタイミングは少し遅れます。」
澁谷（東大）によると、ポジトロニウムがガンマ線に変わるまでの所要時間（生体内では高々5千万分の1秒）はその周辺の酸素濃度に依存するので、PET検査では1,000億個もの“超小型酸素濃度計”が体内で生成・消滅していることになるという。この
酸素濃度計の値を読み出そうとの試みである。
・・・“The outcome (of a positronium) is the same, but the lifetime is not.
Our proposal is to distinguish the lifetimes of positrons using a PET
scan with a timer so that we can map oxygen concentrations inside
patients' bodies," said Assistant Professor Kengo Shibuya from the
University of Tokyo Graduate School of Arts and Sciences.
--"It should not be much of a cost increase for development of
instruments," said Professor Taiga Yamaya, a leader of the Imaging
Physics Group at the NIRS.
---「ガンマ線の遅れを測るタイマーが必要ですが、それほど高価にはならないでしょう。」 山谷（放医研）によると、現在のPET装置の信号処理はすでに十分に高速であるという。
・・・「低酸素状態の細胞の居場所が分かれば、そこに放射線治療をより集中させることができます。副作用も減るでしょう。」
高橋（放医研）は核医学専門医として期待をにじませた。
（EurekAlert!記事より、一部を和訳掲載）

Publication---"We imagine targeting more intense radiation
treatment
totheaggressive,
low-oxygen
concentration areas of a tumor and targeting lowerintensity treatment to other areas of the same tumor
to give patients better outcomes and less side effects,"
said nuclear medicine physician Dr. Miwako Takahashi
from the NIRS.
(Courtesy: Caitlin Devor, EurekAlert!)
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-10/uot-ttl092920.php

Kengo Shibuya, Haruo Saito, Fumihiko Nishikido, Miwako Takahashi, Taiga Yamaya,"Oxygen sensing ability of positronium atom for tumor hypoxia imaging," Commun. Phys. 3, 173, 2020.

Funds

JSPS KAKENHI (基盤S 20H05667) and the NIRS President Fund.

Contact

Kengo Shibuya <shibuken@gakushikai.jp>, the University of Tokyo
Taiga Yamaya <jpet@qst.go.jp>, Imaging Physics Group, NIRS-QST
量⼦科学技術研究開発機構

放射線医学総合研究所

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

DOI-PET クリスタルバー検出器用のレーザー加工面最適化
Optimization of the laser-induced layer in scintillation
crystal bar for DOI-PET detectors
モハマディ アクラム 主任研究員
Akram Mohammadi, Senior Researcher
Introduction

はじめに

Positron emission tomography（PET）の画質は、 The image quality of positron emission tomography (PET) canbe improved by having information on depth-of-interaction
検出器における DOI(depth-of-interaction)情報によ(DOI) within PET detectors [1, 2].
り向上させることができる[1,2]。
We have been working on development of a series of dual-

我々は、subsurface laser engraving（SSLE）によ ended DOI detectors composed of crystal bars segmented
り分割した棒状結晶の両面読み出し式 DOI 検出器の using subsurface laser engraving (SSLE) [3, 4]. SSLE creates
開発に取り組んできた[3, 4]。SSLE は、結晶中に微 very fine micro-cracked layers in a scintillation crystal, which
細な⻲裂の層を発生させることで、光を散乱・反射さ acts as optically diffuse layers to scatter and reflect light [3-5].
せる光学的拡散層を形成することができる[3-5]。こ Twenty DOI segments with DOI resolution of 1.0 mm was
obtained for the detector composed of 1×1×20 mm3 sized
れまでに、1×1×20mm3 の棒状結晶を用いて DOI 分
crystal bars [6].
解能 1.0mm の 20 層 DOI 検出器開発に成功した[6]。
In this report we focus on mitigating fragility of the narrow

本検出器は、小動物用 PET 装置のサブミリの空間分解能達成のために有望であるが、作製の際に細い棒状の結晶が壊れやすいため、実用化のためには耐久性を向上させる必要がある。本研究では、十分な耐久性を持つ構造を探索するために、SSLE による加工
範囲を変えた場合の影響を評価した。図 1 に示すよ
うに、4 層の DOI に分割する際、側面から SSLE 加
工部までの距離が 0.1、0.2、0.3、0.4、0.5 mm の 5
つのグループに分け、1.5×1.5×20mm3 の棒状結晶
計 20 本を加工した。グループごとに検出器を試作し、その性能を調べた。これ以降、各グループをマー
ジン 0.1、マージン 0.2 のように表記する。

crystal bars of our dual-ended detectors to have thesubmillimeter spatial resolution for a small animal PET
scanner. For this purpose, twenty crystal bars with the same
size of 1.5×1.5×20 mm3 were divided into five groups andcrystals of each group were segmented into 4 DOI segments
by applying SSLE to the middle surface area of the crystal
cross section with the distance of 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 and 0.5 mm
from two opposite edges of the crystal bars as shown in figure
1. Five prototype detectors were prepared using five series ofsegmented crystal bars and their performances were
investigated. Hereafter each prototype detector is identified
using the distance of the SSLE-induced layer from two
opposite edges of the crystal bars, crystal array 0.1, crystal
array 0.2 and so on.

Figure 1 Schematic drawings of a crystal bar segmented into 4 DOI segments by applying SSLE to the full surface area or the
middle of the crystal cross section with the distance of a mm from two opposite edges of the crystal.

33

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

手法

Material and method

LFS (lutetium fine silicate)シンチレータを使用
し、SSLE 法を用いて 4 層 DOI に分割した。Figure2 に示すように、棒状結晶の間に反射材を挿入した
２×２の結晶配列を 5 グループ分作成した。

Scintillation crystals of lutetium fine silicate (LFS) were usedand segmented into 4 DOI segments using the SSLE
technique. Five sets of 2×2 segmented crystal arrays wereprepared with reflectors between the crystal bars as shown infigure 2.

結晶配列の下部と上部には、それぞれ 4×4 配列
TSV (through silicon via) MPPC (multi pixel photon
counter) （S13361-3050NE-04）を配置した。各Ｍ
ＰＰＣの有効面積は３×３ｍｍ２、MPPC 間の不感領域の幅は 0.2 mm である。結晶配列は MPPC 配列の中心に配置した。そして、Figure ２に示すように
２個の 137Cs 源により下側と上側からガンマ線を照射した。そして、アンガー計算により相互作用位置を推定した。

Two 4×4 array TSV (through silicon via) MPPCs (S133613050NE-04) were set at the bottom and top of the segmented
crystal arrays. The effective area of each MPPC was 3×3 mm2
and the dead space thickness between MPPC arrays was 0.2
mm (see figure 2). The 2×2 crystal array was at the center of
two MPPCs. The detectors were irradiated with two 137Cs
sources from the bottom and top, as seen in figure 2. Theinteraction positions were estimated by the Anger calculation.

Figure 2 Schematic drawings of the array of TSV MPPCs (left) and the DOI detector irradiated with two 137Cs sources from the
top and bottom (right).

結果と考察

Results and discussion

5 グループの検出器に対し、それぞれ光電ピーク
周辺でエネルギーウィンドウを適用し、ポジション
マップを取得した。図 3 に、マージン 0.1、0.3、0.5の 3 次元ポジションマップを示す。マージン 0.1、0.3 に比べて、マージン 0.5 では z 方向への著しい縮小がみられた。すべてのグループで 4 層の応答が識別できているが、マージン 0.5 に比べてマージン 0.1とマージン 0.3 の方が良く分離されていた。また、マージン 0.1 の分離が最も良好であった。マージン 0.5
で DOI の分離が大きく劣化した理由は、層間のクロストークが増加したためであると考えられる。

The position maps were obtained for all five detectors after

各グループのエネルギー分解能を図４に示す。結晶配列の違いによるエネルギー分解能の変化は大きくないことがわかる。

4. It can be seen that the energy resolution was not significantly

applying energy windows around the photo peaks. 3D position
maps of the arrays 0.1, 0.3 and 0.5 are compared in figure 3.
The 3D position map shrank significantly in the z direction for
crystal array 0.5 compared to crystal arrays 0.1 and 0.3. The
responses of all four segments were separately identified;
however, a clearer separation was obtained for crystal arrays
0.1 and 0.3 compared to crystal array 0.5. The best segment
separation was observed for crystal array 0.1. The reason for
significant degradation of crystal segment identification for
crystal arrays 0.5 was probably due to increased cross talkbetween the segments.
The energy resolutions for all crystal arrays are given in figurechanged for different crystal arrays.

34

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Researcha: 0.3 mm

a: 0.1 mm

a: 0.5 mm

z

z
x

y

x

z
y

x

y

Figure 3 3D position maps of the crystal array of 0.1, 0.3 and 0.5.

Energy resolution (%)

8.5
8
7.5
7
6.5
6
5.5
5
0.1

0.2

0.3

a (mm)

0.4

0.5

Figure 4 Energy resolution in the crystal array a (a: 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 and 0.5 mm).

まとめ

Conclusion

SSLE で棒状結晶を分割した両面読み出し式 DOI
検出器において、細⻑い結晶の耐久性の問題を緩和するために、棒状結晶の SSLE 加工範囲と DOI 分離
性能の関係を評価した。結晶表面から加工部までの距離（マージン）を 0.1、0.2、0.3、0.4、0.5 mm とした 5 グループの検出器の性能を、2×2 配列の 4 層
DOI 検出器として評価した。その結果、0.3 mm のマージンが、耐久性と DOI 識別性能の点で最適である
ことが分かった。

We investigated the performance of one of our DOI dual-ended
detectors to obtain the optimum surface area of the SSLEinduced layers in the segmented crystal bars in order tomitigate the fragility of segmented narrow crystals. We
evaluated performance of five prototype detectors consistingof 2×2 crystal arrays segmented into 4 DOI segments by the
SSLE technique at the middle of the crystal cross section withthe distance of 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 and 0.5 mm from two opposite
edges of the crystal. The best performance was observed
based on a compromise between fragility and crystal segment
identification for crystal array 0.3.

Acknowledgements
Collaborators
GrantsNaoko Inadama, Fumihiko Nishikido and Taiga Yamaya (NIRS-QST)
Toshiaki Sakai (Hamamatsu Photonics K.K.)
JSPS KAKENHI 20K08066

35

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

References
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]

T. Tsuda T et al., “A four-Layer depth of interaction detector block for small animal PET,” IEEE Trans Nucl Sci., vol 5,
pp. 2537-2542, 2004.
A. Mohammadi et al., “Improvement of crystal identification performance for a four-layer DOI detector composed of
crystals segmented by laser processing,” Nucl Inst Methods Phys Res A, vol 866, pp. 29-35, 2017.
A. Mohammadi et al., “Development of a dual-ended readout detector with segmented crystal bars made using a
subsurface laser engraving technique,” Phys. Med. Biol., vol 63 (2), pp. 0250191-11, 2018.
A. Mohammadi et al., “Development of a dual-end detector with TOF and DOI capabilities using crystal bars segmented
by subsurface laser engraving.” Nuclear Inst. and Methods in Physics Research A, vol 931, pp. 236–241, 2019.
T. Moriya et al., “Fabrication of finely pitched LYSO arrays using subsurface laser engraving technique with picosecondand nanosecond pulse lasers,” IEEE Trans Nucl Sci., vol 61, pp. 1032-38, 2014.
A. Mohammadi et al., “Dual-Ended 20-Layer DOI Detector for Small Animal PET Using Subsurface Laser Engraving
Technique,” IEEE NSS&MIC 2019, M-13-18, 2019.

36

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

次世代小動物用 PET 装置開発
Development of next generation small animal PET systems
カン ハンギュ 研究員
Han Gyu Kang, Researcher
はじめにIntroduction

小動物用 PET 装置は、新薬開発の際の前臨床分子イ
メージング試験において重要な役割を果たしている。動物の生体内での薬剤分布を 3 次元的にかつ定量的に画像化することができれば、薬剤集積メカニ
ズムの分子レベルでの理解に有益な情報となる[1]。
PET 再構成画像において、空間分解能と感度は画質を決定する主要なパラメータである。さらに相互作用深さ情報(depth of interaction: DOI)は、感度を損なうことなく空間分解能を維持するために重要である[2]。本稿では、高解像度および超高感度の前臨床
分子イメージングの実現に向けて、DOI 情報を有す
る 2 種類の次世代小動物用 PET 装置を開発したので報告する。

Small animal positron emission tomography (PET) scanners

マウス脳専用 PET 開発

Development of a mouse brain PET scanner

マウスの脳の PET 撮影は、げっ⻭類の認知症等の研究に広く利用されている。しかし、市販の小動物用PET 装置は結晶ピッチが約 1.2〜1.5 mm と大きく
DOI 情報を持たないために空間分解能が低い。そのため、マウスの脳の詳細な構造までは描出できない（Figure 1）。そこで我々は、げっ⻭類の生体内薬剤集積に新しい知見を提供し得る、1 mm の結晶ピッチと 3 層 DOI 構造が特徴の新しい高解像度マウス脳
専用 PET 装置を開発した。

Mouse brain PET imaging has been widely used for research

the non-DOI crystal design (Figure 1). Therefore, here we

方法

Methods

開発したマウス脳専用 PET のリング径は 53 mm、
体軸方向視野(field of view: FOV)は 11 mm である(Figure 2)。検出器は 16 個あり、3 層スタガード構
造の LYSO 結晶アレイと 4×4 のシリコンフォトマ
ル（SiPM）アレイで構成されている。結晶ピッチは
1 mm で、厚さは合計で 15 mm（4+4+7 mm）である。エネルギー情報と結晶位置(DOI)情報は抵抗網回路を介して SiPM のアノード信号から、時間情報は

The proposed mouse brain PET scanner had a 53 mm ring

have been playing an important role in preclinical molecularimaging for new drug development. The 3D distribution ofradiopharmaceuticals inside a living animal can be visualized
quantitatively, providing useful information to understand themechanism of various radiopharmaceuticals at the molecularlevel [1]. The spatial resolution and sensitivity are the major
parameters determining the reconstructed PET image quality.
Moreover, depth-of-interaction (DOI) information is crucial topreserve the spatial resolution without compromising thesensitivity [2]. In this report, we propose two types of next
generation small animal PET systems featuring DOI encoding
capability as we move closer toward our goals of highresolution and ultrahigh sensitive preclinical molecularimaging.

on dementia in rodent models. However, commerciallyavailable preclinical PET scanners cannot provide the detailed
structures of mouse brain due to the poor spatial resolution
limited by their large crystal pitch of around 1.2 to 1.5 mm andpropose a novel high-resolution mouse brain PET scannerfeaturing 1 mm crystal pitch and 3-layer DOI design which may
give

a

new

insightontheinterpretationofradiopharmaceuticals uptake inside a living rodent animal.

diameter and 11 mm axial field-of-view (FOV) (Figure 2). The
number of detectors was 16 each of which consisted of astaggered

3-layer

LYSO

crystal

array

and

siliconphotomultiplier (SiPM) 4×4 array. The crystal pitch of 1 mm andtotal thickness of 15 mm (4+4+7 mm) were used. The SiPM
anode signals were read out by using a resistive network to
encode the energy and crystal position (i.e. DOI information)
while the timing signal was extracted from the common

37

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

SiPM のカソード信号から読み出された。SiPM のア
ナログ信号は増幅基板に転送され、その後 8 ビット
データ収集（DAQ）システムを用いてデジタル化された。エネルギーウインドウは 400〜600 keV、コイ
ンシデンスウインドウは 20 ns とした。

cathode. The

multiplexed

SiPM

analogsignals

weretransferred to the amplifier boards and subsequently digitizedby using the 8-bit data acquisition (DAQ) system. The energy
window and coincidence window were 400-600 keV and 20 ns,
respectively.
We performed in vivo mouse brain FDG imaging using the

本装置を用いて、FDG 注射後 102 分経過後のマウスの 頭 部 を 60 分 間 撮 像 し た 。 ordered-subset
expectation maximization (OSEM)アルゴリズムを使用し、サブセット数 8・反復 10 回の条件で画像再構成を行った。市販の小動物用 PET 装置 Inveon（SIEMENS、USA）[3]で同じマウスを撮像し、マウスの脳の PET 画像を比較した。

proposed mouse brain PET scanner for 60 min 102 min after
the FDG injection. The PET images were reconstructed byusing the ordered-subset expectation maximization (OSEM)
algorithm with 8 subsets and 10 iterations. The identical mouse
was also scanned by using a commercial preclinical PET
scanner (Inveon, SIEMENS, USA) [3] for the performancecomparison with our mouse brain PET.

Figure 1 Our proposed mouse brain PET (a) and the commercial Inveon preclinical PET from SIEMENS (b).

Figure 2 Photos of the proposed mouse brain PET scanner (a) and mouse brain imaging setup (b).

Figure 3 CT image of the mouse head (a), mouse brain FDG image obtained with the proposed PET scanner (b) and mousebrain FDG image obtained with the Inveon PET (c).

38

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Results

結果

Figure 3 の CT 画像は、マウスの頭部の解剖学的 The CT image shows the anatomical structures of the mousehead (Figure 3). The mouse brain structures such as cortex
構造を示している。
開発したマウス脳専用 PET では、and thalamus can be clearly identified in the reconstructed PET皮質や視床などの構造が識別できた。一方で Inveon
image when the proposed mouse brain PET was used. On theでは空間分解能が低いため、皮質と視床はほとんど contrary, the cortex and thalamus were barely identified with
識別できなかった。
the Inveon PET due to the low spatial resolution.
考察

Discussion

開発したマウス脳専用 PET は、1 mm の結晶ピッチと 3 層 DOI 構造により、Inveon よりも大幅に優れた
空間分解能でマウスの脳の FDG 分布を視覚化できた。今後は感度向上を目的として、体軸方向 FOV を
50 mm 以上に拡張する予定である。

The proposed mouse brain PET scanner can visualize theabove 50 mm to enhance the sensitivity considerably.

小動物全身用 PET

Total-body small animal PET scanner

リアルタイムの小動物全身ダイナミック PET 撮像が実現すれば、前臨床段階のがん研究に新しい展開をもたらすと期待されている。例えば、薬剤を追加投与せず遅延像を取得するだけで、癌治療用放射性薬剤の有効性を正確に評価できるようになる。しかし市販の小動物用 PET 装置の感度は、結晶の厚さが短い（〜10 mm）ため 10％未満である(Figure 4)。さらに体軸方向 FOV の⻑さに制限があるため(約 130mm）、ラットの全身撮像は行えない。PET の感度はより厚い結晶を使い、より⻑い体軸方向 FOV とすることで改善可能であるが、視差誤差は半径方向だけ
でなく体軸方向でも問題になる。視差誤差は line of
response (LOR)の幅を狭める DOI 検出器を使用する
ことで低減が可能である。したがって、我々は 4 層
DOI 検出器を用いて、ラットの全身撮像が可能な小動物全身用超高感度 PET 装置を開発した。

Ultrahigh sensitive small animal PET scanners can enable

方法

Method開発した小動物全身用 PET 装置は、内径 155 mm、
体軸方向視野 325.6 mm である。6 リング構造で各リングに 10 個の DOI PET 検出器があるため、総検出器数は 60 個である。本報告では、６リング目の検出器が未調整であったため、5 リングで実験を行った。DOI PET 検出器は、4 層の GSOZ 結晶アレイと
8×8 アレイのマルチアノード PMT で構成されている 。 結 晶 サ イ ズ は 2.8 × 2.8 × 7.5 mm3 （ ピ ッ チ=2.85mm）で、結晶の合計厚さは 30 mm である

The proposed total-body small animal PET (TBSAP) scanner

FDG uptake distribution on the mouse brain with a substantiallybetter spatial resolution over the Inveon PET scanner thanks
to the fine crystal pitch of 1 mm and 3-layer DOI encoding
capability. In the near future, we plan to extend the axial FOV

real-time whole-body dynamic PET imaging which may provide
new opportunities in preclinical cancer research. The efficacyof new radiopharmaceuticals for cancer treatment can beassessed more accurately by acquiring delayed images
without additional injection of radiopharmaceuticals. However,the sensitivity of the commercially available preclinical PET
scanner is less than 10% because of the short crystal thickness(~10 mm) (Figure 4). Moreover, whole-body rat imaging is notavailable due to the limited axial FOV (~130 mm). The
sensitivity of a preclinical PET scanner can be enhanced byusing a thicker crystal and a longer axial FOV, however, theparallax error becomes problematic not only in the radial
direction but also in the axial direction. The parallax error canbe effectively reduced by using a DOI detector which narrows
the width of line-of-response (LOR). Hence, here we propose
a total-body small animal PET scanner with a 4-layer DOI
detector for ultrahigh sensitive whole-body rat imaging.

had an inner diameter of 155 mm and an axial FOV of 325.6
mm. There were 6 rings and each ring had 10 DOI PET
detectors which gave a total of 60 detectors. In this study, 5 of
6 rings were used since the detector calibration for the last ringhas not been finished at this time. Each DOI PET detector
consisted of a 4-layer GSOZ crystal array and an 8×8 array
multi-anode PMT. Each single crystal had dimensions of
2.8×2.8×7.5 mm3 (pitch = 2.85 mm) yielding 30 mm in total

39

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research（Figure 5）。

crystal thickness (Figure 5).

空間分解能と感度は、0.42 MBq の NEMA 22Na 点線 The spatial resolution and sensitivity were measured using a22
源を用いて測定した。コインシデンスウインドウは NEMA Na point source with an activity of 0.42 MBq. The
20 ns、エネルギーウインドウは 400-600 keV とし coincidence window of 20 ns and energy window of 400-600
た。サブセット数 8・反復 10 回の条件で、OSEM ア keV were used. The PET images were reconstructed by using
the OSEM algorithm with 8 subsets and 10 iterations. The
ルゴリズムを使用した画像再構成を行った。 22Na
effect of DOI information on the reconstructed PET image（0.63 MBq)を封入した Derenzo ファントムを用い、
quality was investigated by using a Derenzo phantom that
再構成画像における DOI 情報の効果を調べた。
22
included a Na source (0.63 MBq).

結果

Results

OSEM 再構成画像上での半径方向の空間分解能は、中心位置で 1.52 mm、半径方向オフセット 30 mm で1.75 mm であった(Figure 6）。ピーク感度は体軸方
向中心位置で 16.7%であり、Inveon PET より 2.4 倍高かった。FOV 中心に Derenzo ファントムを置いた
再構成画像では、2.2 mm 径ロッドが明確に識別できた。peak-to-valley 比は、4.0 mm 径ロッドで 3.2、2.2 mm 径ロッドで 1.6 であった。

The radial spatial resolutions were 1.52 mm and 1.75 mm at
the center and 30 mm radial offset, respectively, with the
OSEM algorithm (Figure 6). The peak sensitivity was 16.7% at
the center of the axial position which was 2.4 time higher thanthat of the Inveon PET. The Derenzo phantom image obtainedat the center of the FOV showed a clear identification of 2.2mm rods. The rod diameters of 4.0 mm and 2.2 could be
resolved with the peak-to-valley ratios of 3.2 and 1.6,
respectively.

4 層 DOI による半径方向空間分解能の向上

Radial resolution improvement with 4-DOI

Derenzo ファントムを半径方向 30 mm のオフセッ
ト位置に配置した場合、視差誤差が影響し、DOI 情
報なしの画像では 2.2 mm 径ロッドは分離できなかった。(Figure 7)。しかし 4 層 DOI 情報ありの画像
では 2.2 mm 径ロッドが分離できている。

The 2.2 mm rods could not be resolved without DOI information
due to the parallax error as the Derenzo phantom was placedat the 30 mm radial offset position (Figure 7). However, the 2.2mm rods were resolved with the 4-layer DOI information.
Axial resolution improvement with 4-DOI

4 層 DOI による体軸方向空間分解能の向上

The effect of DOI information on the axial resolution was

Derenzo ファントムを回転させ Y 軸方向に向かって配置し、DOI 情報が体軸方向分解能に与える影響を調べた(Figure 8)。DOI 情報なしの Derenzo ファン
トム画像(X-Z 平面)では、軸方向の視差誤差のために2.2 mm 径ロッドは分離できなかった。
一方、4 層 DOI
情報ありの画像では 2.2 mm 径ロッドまで分離できた。

investigated by flipping the Derenzo phantom to align it in the

考察

Discussion

4 層 DOI 検出器を用いて開発した小動物全身用 PETは、FOV 全体で約 1.87 mm の均一な空間分解能と16.7%のピーク感度を実現した。今後はこの試作機を用いて、動物のリアルタイムダイナミック撮像を行う予定である。

The proposed total-body small animal PET scanner with 4-

Y-direction (Figure 8). The coronal image (X-Z plane) of theDerenzo phantom without DOI information showed 2.2 mmrods could not be resolved due to the parallax error in the axial
direction. In contrast, the 2.2 mm rods could be resolved withthe 4-layer DOI information.

layer DOI detectors provides a uniform spatial resolution ofaround 1.87 mm across the FOV and the peak sensitivity of
16.7%. In the future, we will perform real-time dynamic animal
imaging with the prototype PET scanner.

40

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 4 The Inveon preclinical PET from SIEMENS (left), and our proposed total-body small animal PET (right).

Figure 5 The proposed total-body small animal PET (a) and 4-layer DOI detector configuration (b).

Figure 6 The measured radial spatial resolutions (a), axial sensitivity profile (b), and the reconstructed Derenzo phantom imageat the center of the FOV obtained using the 4-layer DOI information (c).

41

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 7 The Derenzo phantom with a 30 mm radial offset from the center (a), and reconstructed PET images without DOI (b)and with 4-DOI information (c).

Figure 8 The Derenzo phantom aligned in coronal plane (X-Z plane) after 90°flipping (a), and the reconstructed PET images
without DOI (b) and with 4-DOI information (c).

まとめConclusion

我々は 2 種類の次世代小動物用 PET 装置の試作に成功した。マウス脳専用 PET と小動物全身用 PET
は、それぞれ空間分解能と感度の点で市販の装置を上回った。結論として、DOI 情報は、高解像度と高感度を備えた前臨床分子イメージング用 PET 装置実現のための鍵となる技術であることがわかった。

We successfully developed two types of prototype preclinical
PET systems: mouse brain PET and total-body small animal
PET which outperformed the commercial preclinical PET
scanner in terms of spatial resolution and sensitivity,
respectively. In conclusion, the DOI encoding technology is the
key factor for the next generation preclinical PET scanners
featuring high-resolution and high-sensitivity.

Acknowledgements
Collaborators

Hideaki Tashima, Fumihiko Nishikido, Eiji Yoshida, Go Akamatsu, Hidekatsu Wakizaka,
Makoto Higuchi, Taiga Yamaya (NIRS-QST)

References
[1]
[2]
[3]

M.E. Phelps., “Positron emission tomography provides molecular imaging of biological processes,” Proc. Natl. Acad.
Sci. USA, vol. 97, pp. 9226-9233, 2000.
T. Yamaya et al., “The jPET-D4: Imaging Performance of the 4-Layer Depth-of-Interaction PET Scanner,” IEEE NSS
2005, M07-83, 2005.
E.P. Visser et al., “Spatial Resolution and Sensitivity of the Inveon Small-Animal PET Scanner,” J. Nucl. Med., vol. 50,
pp. 139-147, 201042

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

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

PET の画質を向上するために、視差誤差を低減す
る DOI 情報[1]と再構成画像上で SN を改善する TOF
情報[2]は、重要な要素技術である。しかしながら、両方の技術を劣化なしに同時に実現することは、困難な課題である。本報告では、単一読み出し方式による新しい DOI-TOF 検出器である crosshair lightsharing (CLS) PET detector[3][4]について報告する。

To improve PET image quality, depth-of-interaction (DOI)

検出器

Crosshair light sharing detector

information [1], which can reduce the parallax error, and timeof-flight (TOF) information [2], which can enhance the signalto-noise ratio in a reconstructed image, are key technologies.
However, it is difficult to realize and employ both technologies
at the same time without degradation of the information
obtained. In this work, we developed a DOI-TOF detector,
called the crosshair light sharing (CLS) detector [3] [4], basedon our original single ended readout scheme.

試作した CLS 検出器は、Figure １に示すように、 The proposed CLS detector consisted of 14 × 14 GFAG (C&A
Co., Japan) arrays coupled to an 8 × 8 MPPC array (S1416114 x 14 の GFAG（C&A）アレイを 8 x 8 の MPPC
9865, Hamamatsu Photonics K.K) as shown in Fig.1. The size
（S14161-9865、浜ホト）アレイに光学結合した。
of the GFAG crystal was 1.45 × 1.45 × 20 mm3. The optical
GFAG 結晶のサイズは、1.45 x 1.45 x 20 mm3 とし reflector was Toray Lumirror (70-E20, Toray Industries Inc.) of
た。光学反射材は、0.07 mm 厚のルミラー（70-E20、 0.07 mm thickness. The optical reflectors with three different東レ）を用い、3 層の異なる構造を結晶間に挿入し arrangements were inserted between crystals. On the otherた。一方で、反射材を有しない結晶間は、接着剤で光 hand, the boundary between crystals without the reflector was
学接続した。上部と中心部の配置は、単一読み出し方 coupled by optical glue (KE420, Shin-Etsu Chemical Co., Ltd)
with a refractive index of 1.45. Top and middle arrangements
式のループ構造を有する。下部の構造において、結晶
made a loop structure of single-ended readout. For the bottom
間の光学接着剤は、MPPC の発光量の減衰を低減す arrangement, optical glue between GFAG crystals spreads
るために同じ MPPC に接続した近接する GFAG 結 scintillation photons to neighbor GFAGs connected to the
晶にシンチレーション光を広げる効果を有する。1 対 same MPPC to reduce the saturation effect of the MPPC.
の結晶の識別は 2 つの MPPC の出力差から行い、 Crystal identification of paired crystals is obtained from the
個々の結晶の応答は検出深さに依存して連続的な分 output rate of two MPPCs. The responses of each crystal havea continuous broad distribution.
布を有する。

性能評価

Performance evaluation

本検出器の評価には PETsys 社の SiPM 読み出しシステム[5]を用いた。Figure ２に 662keV ガンマ線の側面からのスリット照射による２次元ポジション
ヒストグラムを示す。スリット照射（シンチレータ表面で 1 mm）はヒストグラム上で左から右に照射した。スリット照射において、個々の結晶はヒストグラ

The data acquisition system used was the PETsys SiPM
readout system (PETsys Electronics S.A.) [5]. Fig. 2 shows 2D position histograms of the 14 × 14 GFAG array from 662-keV
slit irradiations after applying the simple energy window. The
662-keV slit beam (1 mm in the front of the scintillator block)
was irradiated from left to right on the 2-D position histogram.
For the slit irradiation, each crystal was projected onto the spot

43

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

distribution. For the summed 2-D position histogram of each

ム上にスポット上に投影された。それぞれのスリッ
ト照射のクラスターはヒストグラム上で容易に分離可能であり、平均 DOI 分解能は 4.7 ± 2.2 mm であった。Figure ３に検出器校正後の 8 x 8 の GFAG ア
レイのエネルギースペクトルとタイミングヒストグ
ラムを示す。エネルギー分解能と時間分解能はそれ
ぞれ 14.0%と 402 ps であった。

slit irradiation, clusters of each slit irradiation were identified
clearly. The average DOI resolution was 4.7 ± 2.2 mm FWHM.
Fig. 3 shows energy spectra and timing histogram of 8 × 8
GFAG arrays after applying detector calibration. Energy
resolutions and timing resolution were 14.0% and 402 ps,
respectively.

Figure 1 Illustrations of the crosshair light sharing (CLS) detector and reflector arrangement.

Figure 2 2-D position histograms of the CLS detector (20 mm total thickness) obtained from the 662-keV slit irradiation.
Intensity profiles on the 2-D position histogram. The height difference between the top and the bottom was 20 x 2/3 mm and thecenter was exactly the middle of between the top and the bottom.

44

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 3 Energy spectrum and timing histogram of the CLS detector (20 mm total thickness) after the detector calibration. The
detector calibration applied crystal based light output and time skew correction.

Imaging test

イメージングテスト

Figure 4 に 32 検出器を用いた卓上試作機を示す。 Fig. 4 shows a photograph of the benchtop prototype using 32
CSL detectors. In this prototype, we changed the crystal
本卓上試作機においては結晶厚を 15 mm とした。本thickness to 15 mm. This benchtop prototype was designed
卓上試作機は、16 検出器からなる検出器リングを 2
with two detector rings of 16 CLS detectors. The ring diameter
リング有する。リング径は 14.2 cm、体軸視野は 4.88 and axial field-of-view were 14.2 cm and 4.88 cm, respectively.
cm である。リング径が小さいことから、画像再構成 Since the ring diameter was 14.2 cm, only DOI information was
では DOI 情報のみ利用し、TOF 情報は使用しないこ used in the image reconstruction. We implemented the listととした。画像再構成手法はリストモード OSEM を mode ordered-subsets expectation-maximization (OSEM).
実装した。Figure ４に小型ロッドファントム（1MBq Fig. 4 shows reconstructed images and intensity profiles of thesmall rod phantom (1MBq 22Na, JRIA, Japan). The rods of 1.6
22
Na、アイソトープ協会）の再構成画像と強度プロフ
mm diameter were more clearly separated by using three layer
ァイルを示す。1.6 mm の直径のロッドが、DOI 情報 DOI information.
により明確に分離された。

まとめConclusion

本報告で、我々は 1.45 mm の GFAG 結晶を用いた DOI-TOF 検出器（CLS 検出器）を開発した。得られた結果は DOI と TOF を両立した、高い性能を示した。今後は、開発した検出器を用いて様々なタイプの PET 装置を開発していく。

In this work, we developed a DOI-TOF detector (CLS detector)
with the single continuous layer with 1.45-mm GFAG crystals.
The obtained results demonstrated excellent performance withboth DOI and TOF. In the near future, we plan to develop
several PET scanners using the developed CLS detector.

45

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 4 Photograph of the benchtop prototype using 32 CLS detectors (15 mm total thickness). Reconstructed images of thesmall rod phantom and intensity profiles. The voxel size was 0.5 × 0.5 × 0.5 mm3.

Acknowledgements
Collaborators
GrantsFujino Obata, Go Akamatsu, Hideaki Tashima, Taiga Yamaya (NIRS-QST)
Kei Kamada (C&A)
JSPS KAKENHI 19K12857, AMED 19he2202004 and 20he2202004.

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

I. Mohammadi, et al., "Minimization of parallax error in positron emission tomography using depth of interaction capabledetectors: methods and apparatus", Biomed Phys Eng Express, vol. 5, pp. 062001, 2019.
L. Eriksson and M. Conti, “Randoms and TOF gain revisited”, Phys Med Biol, vol. 60, pp. 1613–1623, 2015.
E. Yoshida, et al., “Development of single-ended readout DOI detector with quadrisected crystals”, IEEE Trans Radiat
Plasma Med Sci. vol. 4, pp. 563-569, 2020.
E. Yoshida, et al., “A crosshair light sharing PET detector with DOI and TOF capabilities using four-to-one coupling andsingle-ended readout”, IEEE Trans Radiat Plasma Med Sci., 2020 (in press).
D. Schug, et al., "Initial Measurements with the PETsys TOFPET2 ASIC Evaluation Kit and a Characterization of the
ASIC TDC", IEEE Trans Radiat Plasma Med Sci, vol. 3, no. 4, pp. 444-453, 2019.

46

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

対向ラウンドエッジ型乳房用 PET の提案
Imaging simulation of a dual round-edge breast PET
赤松 剛 研究員
Go Akamatsu, Researcher
はじめにIntroduction

乳がん診療において 18F-FDG を用いた PET は診断にきわめて有用な検査法であり、2002 年から保険診療となり、主に病期診断や再発診断に利用されている。さらに 2013 年には乳房 PET 検査が保険適用となり、一般的な全身 PET 撮像に加えて乳房のみを専用の PET 装置で撮像することで、乳房内の病変の広がりをより高精度に診断することができる。

Whole-body PET imaging with

18

F-FDG is useful for

management of patients with breast cancer. In addition, local
breast imaging with a dedicated PET system can more clearlyvisualize extent of the primary cancer and axillary lymph nodes
metastasis.
Many breast PET systems have been developed to achieve
high spatial resolution and high sensitivity1). Dedicated breast

乳房用 PET 装置は高感度・高分解能の実現を目指して開発され、乳房を平板形状の検出器で挟んで撮像する“対向型”と乳房を円筒形状の検出器内に下垂させて撮像する“リング型”の 2 種類がある 1)。対向型は、（１）リング型よりもリンパ節を広く撮像視野内に含めることができ、いわゆるブラインドエリアが少ない、（２）MLO（Mediolateral oblique）方向の撮像が可能で、Ｘ線マンモグラフィと並べて比較できる、（３）左右にオープンスペースがあり撮像中の乳房にアクセスできるため、PET ガイド下生検が技術的には可能である、といった利点がある。一方で、左右方向に検出器がなく投影データが欠損することから、対向する検出器方向に画像がボケてしまう（空間分解能が劣化してしまう）という課題がある。そのため、対向型装置の場合 1 方向だけの画像では病変の 3 次元的な評価が困難である。

PET systems are categorized into two types: a ring-shaped
detectorarrangement

and

a

dual

flat-panel

detectorarrangement. The flat-panel arrangement allows imaging ofaxillary lymph nodes from the same view as X-ray
mammography. An open space of the flat-panel arrangement
allows easy access to the breast and image-guided needle
biopsy for suspicious lesions. However, in the flat-panelarrangement, PET images are blurred in the direction
perpendicular to the detectors due to the limited angularcoverage.
To compensate for this issue, we have proposed a dual roundedge detector arrangement (Figure 1b). This third-typearrangement is expected to reduce image blurring while
keeping the open space.
In this study, using Monte Carlo simulation, we evaluated theimaging performance of the three detector arrangements: the

そこで我々は、平板検出器の左右両端に位置する
ring arrangement, the dual round-edge arrangement, and the
検出器ブロックをそれぞれ撮像視野中心方向に傾
dual flat-panel arrangement. Then, we investigated the
け、平板の両端に丸みをつけた、いわゆる“対向ラウimpacts of time-of-flight (TOF) and depth-of-interaction (DOI)
ンドエッジ型”の検出器配置を考案した（Figure 1b）。
information on breast PET image quality.
これにより、対向型の利点を有しつつ、対向検出器方
向の空間分解能を向上できる可能性がある。
本研究では、モンテカルロシミュレーションを用いて対向ラウンドエッジ型 PET の有用性を検証した。さらに、将来の実証機開発を見据えて、Time-offlight(TOF)情 報 や Depth-of-interaction(DOI) 情報
が乳房 PET の画質に与える効果を検証した。

47

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 1 Simulated detector arrangements: (a) the ringgeometry, (b) the round-edge geometry, and (c) the flatpanel geometry.

Figure 2 (a) A coronal image of the digital breast
phantom and (b) a sagittal view of the phantom position in
the case of the flat-panel geometry.

方法

Methods

Geant4 simulation toolkit を用いてモンテカルロ The Geant4 simulation toolkit was used for simulation2). The
シミュレーションを行った 2)。放射線検出器として、 scintillator was a 30x30 array of gadolinium aluminum gallium3
1.5x1.5x15 mm3 の GAGG シンチレータ（密度: 6.63 garnet (GAGG) with the density of 6.63 g/cm . The cross2
g/cm3）をシミュレートし、30x30 のアレイにしたブ section of the scintillator element was 1.5x1.5 mm and thethickness was 15 mm. As shown in Figure 1, each
ロック検出器（48x48 mm2）を使用した。Figure 1 にarrangement consisted of 50 of the same detector blocks. The
示すように、リング型、対向ラウンドエッジ型、平行energy resolution was 12% at 511 keV and the energy window
平板型の 3 つの検出器配置を評価した（いずれもブwas set to 400-600 keV. The coincidence time window was 4
ロック検出器 50 個）。エネルギー分解能は 12%@511
ns. Normalization, attenuation correction, scatter correction
keV、エネルギーウインドウは 400-600 keV、同時計 and random correction were included in the reconstruction
数時間幅は 4 ns とした。OSEM 再構成(iteration 4, algorithm. We evaluated spatial resolution, sensitivity, andsubset 8)、ノーマライゼーション（視野内感度補正）、 image quality.
減弱補正、散乱同時計数補正、偶発同時計数補正を適用した。装置性能の評価として、空間分解能測定、感 Spatial resolution measurements
度測定、画質評価を行った。
18
F point sources were placed in 30-mm steps over the fieldof-view (FOV). The full width at half maximum (FWHM) values

空間分解能測定

in horizontal, vertical, and axial directions were measured as
the spatial resolution.

18

F 点線源を撮像視野内に 30 mm 間隔で配置し、横方向(x)、縦方向(y)、奥行方向(z)それぞれの半値幅を PET 画像の各位置の点線源において測定した。

Sensitivity measurements
An 18F point source was placed at the center of the FOV and

感度測定

the sensitivity was calculated as the ratio of true coincidence
counts per total decay counts.

18

F 点線源を撮像視野中心に設置し、総崩壊数に対する真の同時計数の割合を感度として算出した。

Image quality evaluation

画質評価

Figure 2 shows the digital breast phantom and the imaging
position. The sphere-to-background radioactivity concentration

Figure 2a に示すデジタル乳房ファントムを作成し、実際の乳房撮像を想定した位置に配置して撮像した。模擬腫瘍と模擬正常組織の放射能濃度比は4:1、総放射能は 10 MBq、撮像時間は 5 分とした。

ratio was 4. The total radioactivity was 10 MBq and the scanduration was 5 min. In addition, TOF and DOI information wereincorporated into the image reconstruction to investigate theirimpacts on image quality. The coincidence timing resolution

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次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

さらに、300 ps の同時計数時間分解能を有する TOF
情報および 2 層 DOI 情報（7.5 mm×2）を取得する
場合をシミュレートし、評価した。

was 300 ps. The simulated DOI measurement capability was a

結果・考察

Results and discussion

点線源の PET 画像を Figure 3 に示した。視野中心において、平行平板型では縦方向にボケが認められたが、対向ラウンドエッジ型では明らかにボケが低減された（縦方向の空間分解能が 4.0 mm から 1.9mm に改善）。また、リング型の場合は視野辺縁ほど
シンチレータの深さ方向の検出位置誤差に起因する
半径方向のボケが認められたが、対向ラウンドエッ
ジ型では半径方向のボケがなく、良好な空間分解能が維持されていた（赤矢印）。

Figure 3 shows the PET images of point sources placed at

2-layer DOI with equal scintillator thickness (7.5 mm x 2
layers).

various positions. The vertical spatial resolutions at the center
were 4.0 mm for the flat-panel arrangement and 1.9 mm for thedual round-edge arrangement. At the peripheral position (redarrows), the dual round-edge arrangement presented good
spatial resolution although the ring arrangement showeddegraded radial spatial resolution, which was due to theparallax error.
The sensitivities at the FOV center were 8.3% for the ringarrangement, 7.4% for the dual round-edge arrangement, and感度は、リング型が 8.3%、対向ラウンドエッジ型
が 7.4%、平行平板型が 7.3%であり、対向ラウンドエ
ッジ型と平行平板型はほぼ同等であった。

7.3% for the flat-panel arrangement.
Figure 4 shows the coronal and sagittal PET images of thedigital breast phantom. The blurring of small uptakes was

画質評価の結果を Figure 4 に示した。平行平板型と比較して、対向ラウンドエッジ型は小集積のコントラストに改善が認められた（⻘矢印）。また、300
ps の TOF 情報を用いると画像のボケがほぼ消失した。これは TOF 情報が付加されたことで消滅放射線の発生位置特定精度が向上したためと考えられる。
300 ps の TOF 情報によって画像のボケが効果的に低減するという結果は、Surti らの報告と同様であった 3)。また、2 層 DOI 情報により、特に視野辺縁における小集積コントラストが上昇した（赤矢印）。

reduced in the round-edge arrangement, compared with that in
the flat-panel arrangement. The 300-ps TOF information
almost eliminated the image blurring. This result wasconsistent with the report by Surti, et al.3). By incorporating 2layer DOI information, the contrast of the 4-mm sphere at the
peripheral position increased (red arrows).

Figure 3 Point source PET images (3D-OSEM) obtained with (a) the ring geometry, (b) theround-edge geometry, and (c) the flat-panel geometry.

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次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 4 PET images of the breast phantom obtained with (a) the ring geometry, (b) the roundedge geometry, and (c) the flat-panel geometry.

まとめ

Conclusion

新しい乳房用 PET 装置として、対向ラウンドエッ We have proposed the dual round-edge detector arrangement
ジ型の検出器配置を提案した。シミュレーション結 for a breast PET system. The round-edge arrangement
果から、従来の対向型の課題であった空間分解能の provided better spatial resolution compared with the flat-panel
劣化が抑えられることが明らかになり、乳房用 PET arrangement. By using the 300-ps TOF information, we almost
eliminated the image blurring. In addition, the 2-layer DOI
装置として有望であることが示された。特に、300 ps
information increased contrasts of small lesions. Based on the
時間分解能の TOF 情報が画像のボケ低減に効果的で
simulation results, we are developing a benchtop prototype for
あること、2 層 DOI 情報が視野辺縁部の小集積コン
proof-of-concept.
トラストを上昇させることを明らかにした。今後は、卓上試作機を開発し実証を進める。

Acknowledgements
Collaborators

Hideaki Tashima, Eiji Yoshida, Han Gyu Kang, Yuma Iwao, Sodai Takyu, Fumihiko Nishikido,
Miwako Takahashi, Taiga Yamaya (NIRS-QST)
Shigeki Ito (Mirai-imaging Co. Ltd.)

References
[1]
[2]
[3]

D. Narayanan, et al., “Dedicated breast gamma camera imaging and breast positron emission tomography (breast
PET): Current status and future directions,” PET Clin., vol. 13, pp. 363-381, 2018.
S. Agostinelli, et al., “Geant4—a simulation toolkit,” Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. A, vol. 506, pp. 250-303, 2003.
S. Surti and J. Karp, “Design considerations for a limited angle, dedicated breast, TOF PET scanner,” Phys. Med. Biol.,vol. 53, pp. 2911-2921, 2008.

50

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

医療応用を目的とした新しい放射線検出器の開発
New radiation detectors for medical applications
錦⼾ 文彦 主任研究員
Fumihiko Nishikido, Senior Researcher
はじめにIntroduction
Investigation of new radiation detectors is important for

新しい放射線検出器の開発は PET や SPECT 等の
核医学イメージング装置だけでなく、様々な医用放射線計測装置への応用に重要である。そこで、我々のグループでは核医学装置開発のみでなく、新しい放射線検出器の開発を行っている。本稿では臭化タリ
ウム半導体検出器の時間分解能の改善や有機半導体を用いた炭素線治療用の検出器の開発を紹介する。

developments of not only imaging modalities for nuclear
medicine ( i.e. PET and SPECT) but also various medical
applications. Therefore, we are investigating radiation
detectors

formedicalapplications

inadditiontodevelopments of nuclear medicine imaging systems. In thisreport, we introduce our investigation of timing resolution of
TlBr detectors and organic semiconductor detectors forcarbon beam therapy.

TlBr PET 半導体検出器のチェレンコフ光を用いた
時間分解能改善の基礎研究

Feasibility study of timing resolution of TlBr PET
detectors using Cerenkov light

TlBr is a high density (7.56 g/cm3) semiconductor
臭化タリウム(TlBr)は高い原子番号を持つ物質で構成され、加えて 7.56 g/cm3 の高密度の半導体材料 material composed of high effective atomic numberである。そのため PET 検出器で測定する 511 keV の elements. Therefore, TlBr has sufficient detection efficiency
消滅放射線に対しても十分な感度を持つ。加えて半 for 511 keV annihilation radiation that is normally detected
導体検出器であるためエネルギー分解能も非常に高 with PET detectors. In addition, TlBr detectors have highenergy resolution like other semiconductor detectors. On
いという特徴を持つ。一方で半導体検出器は電場を
the other hand, timing performance of semiconductor
掛けることで電子正孔対を移動させ信号を取り出す
detectors is not high compared with scintillation detectors
ため、シンチレーション検出器と比較して時間特性
because semiconductor detectors detect electron/hole
が悪く、PET 検出器では性能を生かしきれなかった。
pairs using a high electric field. Therefore, theしかしながら、最近、TlBr 内で生成される時間応答 semiconductor detectors are not suitable for PET detectors.
の早いチェレンコフ光を用いることで時間分解能が However, it was found that detection of Cerenkov light from
改善されることが分かってきており、我々のグルー the TlBr could improve the timing resolution. Therefore, we
プも東北大グループとの共同で TlBr の時間分解能改 are investigating improvement of the timing resolution in a
善の研究を進めている。シンチレータと同等の時間 collaboration with Tohoku University researchers. If the
分解能が得られれば、高いエネルギー分解能を生か timing resolution can be made the same as that of
した高性能な PET 検出器の実現が可能となる。ここ scintillation detectors, the TlBr PET detector can achieve a
では TlBr を用いた PET 検出器の時間特性の基礎的 high performance PET system thanks to the high energy
resolution. Here, we report our feasibility study of the timing
な結果について報告を行う。
performance of a TlBr detector.

実験セットアップExperiments

Figure 1 に評価実験に使用した TlBr 検出器を示す。TlBr は東北大グループによって作製され、サイFigure 1 shows the TlBr detector we used in experiments.
The TlBr crystal was fabricated by the Tohoku University
group and was 3 mm × 3 mm × 3mm. Five surfaces of the51

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Researchズは 3 mm×3 mm×3 mm である。TlBr 結晶は受光面以外の５面がテフロンテープで覆われている。チェレンコフ光の検出には浜松ホトニクス製の MultiPixel Photon Counter (MPPC, S13360-3075CS)を用いて行った。コインシデンス用検出器には、PET 検出器で一般的に用いられる LYSO シンチレータとMPPC(S13360-3050CS)の組み合わせを使用した。
各 MPPC からの信号は高周波アンプを用いて増幅を行ったのち、デジタイザ(CAEN, DT5742)を用いて波形を記録した。線源には Ge 線源を使用した。得られた波形をソフトウェアで処理することにより、エネ
ルギー(光電子)スペクトルや時間スペクトルを作成した。

TlBr crystal, i.e., excluding the surface for photon detection,

実験結果

Experimental results

were covered with Teflon tapes. Cerenkov light was
detected with a multi-pixel photon counter (MPPC,
Hamamatsu S13360-3075CS). The coincidence detector
consisted of LYSO scintillator and another MPPC (S133603050CS). Signals from both detectors were amplified withhigh frequency amplifiers and then waveforms wererecorded with a digitizer (CAEN, DT5742). A Ge radiation
source was used in the measurement. After themeasurement, energy (photoelectron) spectrum and timing
spectrum were calculated from the waveforms by homebuild software.

Figure 2 shows the photoelectron spectrum obtained with
Figure 2 に TlBr で得られた光電子数のスペクトルを示す。各ピークが得られた光電子数に対応し、最も the TlBr detector. Peaks in the spectrum indicated the
高いピークが単一光電子のイベントで、最大で７光 numbers of the photoelectrons detected in the TlBr
電子まで観測できている。チェレンコフ光は発光量 detector. The highest peak shows a single photoelectronが非常に低いため、通常のガンマ線のエネルギース events and we can observe up to seven photoelectron
events. The typical energy spectrum obtained in a usual
ペクトルとは異なり、このようなスペクトルになる。
gamma ray measurement was not obtained in the TlBr
Figure 3 に得られた時間スペクトルを示す。TlBr でdetector due to low light yield by Cerenkov radiation. Figure
はノイズ成分のみをカット、LYSO ではフォトピーク
3 shows a timing spectrum obtained by removing noise
内のイベントのみを抽出した。この場合の時間分解
events in the TlBr detector and selecting the photo peak
能は 570 ps であった。TlBr 検出器の閾値を６光電 event in the coincidence detector. Timing resolution was
子まで高めると時間分解能は 435 ps まで改善して 570 ps from the spectrum. When threshold level was
おり、集光率を高めることにより時間分解能が改善 increased to six photoelectrons, the timing resolution was
することが示唆されている。今後も集光の最適化な improved to 435 ps. This means that increasing the light
どを進め、さらに高い分解能を目指していく。
correction efficiency can improve the timing resolution. In
the future, we will improve the timing performance of the
TlBr detector by optimizing light collection methods.

60
50

Counts

40
30
20
10
0
600

Figure 1 TlBr detector and amplifier.

610

620

630

Time difference (0.1 ps / ch)

640

650

Figure 2 P.E. spectrum of TlBr detector. Figure 3 Timing spectrum of TlBr detector.

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次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

有機半導体(4HCB)を用いた炭素線治療における線量評価用放射線検出器の開発

Organic semiconductor (4HCB) detector for dosimeterof carbon beam therapy

Organic semiconductors have some advantages for use
有機半導体を用いた放射線検出器は、炭素線治療における線量計として様々な利点を持っている。例 as a radiation detector in carbon beam therapy. For
えば、非常に薄くフレキシブルな検出器が作成可能、 example, they are thinner, more flexible and less expensive
安価である、生体等価物質で構成されているなどで and they consist of human equivalent materials. There
ある。有機半導体の放射線検出器応用の研究は幾つ have been some reports of radiation measurements usingorganic semiconductors; however, characteristics of theかのグループでなされているが、殆どが低エネルギ
organic semiconductors for high energy heavy ion
ー放射線に対してであり、有機半導体を用いた重粒measurements have not been investigated deeply.
子線の直接計測についての詳細な研究は殆どなされTherefore, we are investigating organic semiconductors asていない。そこで、我々は有機半導体の炭素線に対す
radiation detectors for the 290 MeV/n carbon beam which
る応答、特に炭素線治療で用いられる 290MeV/n の is typically used in carbon beam therapy.
炭素線に対する特性の研究を進めている。
Previously, we obtained experimental measurement

我々のこれまでの研究では、有機素材として
P3HT:PCBM を用いていて炭素線の測定を行った。
炭素線照射による信号を得ることに成功したが、高い LET 依存性が観察された[1]。その理由の一つは膜厚が非常に薄いため(1μm 以下)、素子に電圧をかけることができなかったことであると考えられる。そこで現在は、4-ヒドロキシシアノベンゼン(4HCB)と呼ばれる、厚い素子の作製が容易な有機半導体を用いて研究を進めている。4HCB は 1 mm 厚以上の素子の作製が可能である。本稿では 4HCB 検出器を用いた炭素線計測の結果について報告する。

results with PCBM:P3HT organic photodiodes, and we

検出器と実験方法

Materials and method

succeeded in obtaining signals induced by the carbon ion
beam irradiation. However, high LET dependence wasobserved [1]. One possible reason for this is that bias
voltages could not be applied to those detectors which hadvery thin organic layers (thinner than 1 μm). Now, we areinvestigating

anotherorganic

semiconductor

4-hydroxycyanobenzene (4HCB) single crystals as a detector
for the carbon beam therapy. The thickness of the 4HCB
crystal can be increased to more than 1 mm easily. We
have summarized some initial results of the carbon beammeasurement with the 4HCB detector in the following.

作製した４HCB 結晶のサイズは 5 mm × 2 mm ×
2 mm (figure 4(a))であり、炭素線照射による発光を検出しないよう⿊色の ABS 基板上(10 mm × 10 mm
× 1 mm)に設置した。信号の読み出し用のワイヤー
は銀ペーストを用いて素子の両端に取り付けた。測定では炭素線照射によって４HCB 検出器内に生成される電荷を、I-F コンバータを用いて 0.1 秒毎に記録を行った。実験では 5V の電圧を 4HCB 素子に掛けながら測定を行った。

The 4HCB crystal size was 5 mm × 2 mm × 2 mm (figure4(a)). The 4HCB crystal was fixed on a 10 mm × 10 mm ×
1 mm ABS plate which was black to avoid detecting lightemitted by interaction with the carbon ions. Readout wires
were connected to both sides of the 4HCB crystal withsilver paste. In the measurement, induced charges in the
4HCB crystal were measured with an I-F converter. The
counts were recorded in 0.1 s intervals. The bias voltageof 5.0 V was applied to the 4HCB detector in theexperiment.

実験は放医研の重粒子加速器である HIMAC の物
理コース(PH2)で行った。炭素線は、入射粒子数の校正用に使用する電離箱を通った後、有機半導体検出器に入射する。炭素線のエネルギーは 290MeV/n、
ビーム強度は 108 particle per second(pps)と設定した。ビーム径は素子の位置で 1 cm になるように調整した。

The experiment was performed in the PH2 course of the
Heavy Ion Medical Accelerator in Chiba (HIMAC) at NIRS.
The 4HCB detector was irradiated by the 12C beam thatwas passed through an ionization chamber which was used
to normalize the number of irradiated particles. The energyof the 12C beam was 290 MeV/u. The beam intensity was
1.8 × 109 particles per second (pps). The diameter of the
12C beam was 1 cm at the detector.

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次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

結果

Results

Figure 4 (b) shows collected charges by the carbon beam
Figure 4(b)に 4HCB 検出器で 0.1 秒毎に得られた収集電荷量を示す。図に示される通り、HIMAC の 3.3 irradiation in the 4HCB signal crystal obtained during each
秒のビームスピル構造が明瞭に観察可能である。ス 0.1 s period. The beam spill structure of the 3.3 s cycle
ピル毎の平均収集電荷量は 3.04 nC であった。また、 could be clearly observed. Average collected charge per
ビームの入射が無い部分の出力電荷は有機半導体か spill was 3.04 nC. The collected charges between eachbeam extraction were due to the dark current component of
らの４HCB からの暗電流の成分である。Figure 4(c)the 4HCB detector. Figure 4 (c) shows collected charges
はコリメータを用いて炭素線の照射領域を 2 mm にby the carbon beam irradiation for the collimated beam. The
絞った場合(つまり銀ペーストや読み出し線を外し
2 mm beam size means that the carbon beams were
た４HCB のみの領域)に得られた収集電荷量を示し
irradiated to only the 4HCB (without the silver paste andている。収集電荷量は減ったものの 3.3 秒のビーム wires). The beam spill structure of the 3.3 s cycle could be
スピル構造が明瞭に観察可能である。このことから、 clearly observed. This means that the obtained signals
銀ペーストや読み出し線でなく４HCB 自身で炭素線 were from the interactions in 4HCB, and neither in the silverを検出していることがわかる。
paste nor in the wires.

(a)

(b)

(c)

Figure 4 The 4HCB detector connected with the wires (a). Collected charges in the 4HCB crystal during the carbon beamirradiation without collimation (b) and with collimation (c).

まとめ

Summary

本稿では、チェレンコフ光を用いた TlBr PET 検出
器の時間特性の改善、有機半導体を用いた炭素線治療用のための検出器開発を紹介した。今後も開発を進めていき、実用化を目指していく予定である。

Here, we have introduced our findings on timing
performance of TlBr PET detector by detecting Cerenkov
light and our development of an organic semiconductor
dosimeter for carbon beam therapy. In the future, we willdevelop and improve the TlBr detectors and the organic
semiconductor detector for this medical application.

Acknowledgements
Collaborators

Grants【TlBr PET detector】Han Gyu Kang, Taiga Yamaya (NIRS-QST) Keitaro Hitomi (Tohoku University)【Organic semiconductor detector】
Sodai Takyu, Han Gyu Kang, Taiga Yamaya (NIRS-QST)
Eiji Takada, Yuji Okada(National Institute of Technology, Toyama College)
JSPS KAKENHI 16K21637, 16H02641

This work was performed as part of the Research Project with Heavy Ions at QST/NIRS-HIMAC.

References[1]

F. Nishikido, E. Takada, G. Shikida, M. Nitta, S. Takyu, T. Yamaya, “Radiation hardness of organic photodiode detectors
for carbon beam irradiation”, IEEE NSS-MIC2018, IEEE, 2018-11-14

54

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

頭部 PET における体動補正法
Motion correction method for brain PET
岩男 悠真 研究員
Yuma Iwao, Researcher
はじめにIntroduction

近年ではアルツハイマーを始めとする認知症診断において重要な，タウタンパクやアミロイドβの可視化が可能な新しい PET 薬剤が開発され，頭部検査に対する需要が高まっている．こうした需要の元，頭部専用の PET 装置として，我々の研究チームでは 4 ㎜
ToF MPPC モジュールを搭載したヘルメット型 PET装置の開発を進めている[1]．一方で，PET 検査では
通常 10 分から 30 分程度の時間を要する．この間被験者にはなるべく動かないことが求められ，場合によっては簡単な拘束を伴うことがある．しかし，こうした動きの抑制や拘束は被験者の負担増につながるとともに，将来的な頭部 PET 検査のターゲットとなる認知症患者においては，頭部体動に関する問題はますます深刻なものとなることが予想される．

In recent years, new positron emission tomography (PET)
radioactive tracers have been developed to image tau
protein or amyloid-beta plaque, which are essential indiagnosing dementia types such as Alzheimer's disease,and the demand for brain dedicated PET scanners has
been increasing. Several prototype PET scanners havebeen developed. In our teams, we are developing a helmettype PET scanner with a 4 mm ToF MPPC module as abrain dedicated PET scanner. The PET examination
usually takes 10 to 30 minutes. During this period, thesubject is forced to remain still, and in some cases,
constraints have to be imposed on the subject to prevent
movement. However, such motion suppression andrestraint may increase the burden on the subject. The
problems related to these head movements are expected
to become more severe in dementia patients, who are thetarget recipient of future brain dedicated PET examinations.

頭部の体動を適切に測定し，再構成時に補正をかけ
If it is supposed that the head motion is properly measured
ることができれば，動きの抑制や拘束の必要性はな
and corrected during reconstruction, the need for motion
くなり，被験者の負担を大きく減らすことができる． suppression and restraint will be eliminated, and theこうした PET 測定における体動補正に関する研究が burden on the subject will be greatly reduced. Several
いくつか報告されている．代表的な手法として、PET studies on motion correction in PET measurements have装置とは別に外部センサを用いて体動を測定し，再 been reported. The method using an external sensor is a
構成時に補正を行う手法があげられる[2][3]．外部セ method in which head motion is measured using an
external sensor and correction is performed for each list
ンサを用いる手法は，高精度な体動測定，および補正
mode event [2][3]. While the method using an external
効果が期待できる一方で，PET と外部センサという sensor can be expected to make high-precision body
異なる座標系を持つシステムを統一的に扱うため motion measurements and include the correction effect, itに，装置間のキャリブレーションが必須となる．この is necessary to perform a calibration between the PET andキャリブレーションは，専用のマーカを用いて事前 the external sensors because they have different
測定したデータを用いて行う手法が一般的である coordinate systems. This calibration is generally performed
using pre-measured data with dedicated markers. Still, it isが，キャリブレーション精度は最終的な再構成の精a very delicate process that needs to be performed strictly
度に大きく影響を与えるため厳密に行う必要があり
because the accuracy of calibration greatly affects the
非常に手間のかかる作業である．そのため，一度設定 reconstruction image quality accuracy. Therefore, it is
したキャリブレーションパラメータを崩さないため necessary to fix the positions of the PET system and theに PET 装置と外部センサの位置を固定する必要が生 external sensor in order not to lose the calibration
parameters once they are set, which is challenging.
じ，取り扱いに困難が生じる．
In this research summary, we propose a new motion
correction method using the external sensor that eliminates

そこで，本研究では外部センサを用いた体動補正法のデメリットであった取り回しの困難を解消するべ55

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

the need for pre-calibration and uses only the patient's
measured data to overcome the difficulties in applying the
motion correction method. This approach eliminates the
fixed positional relationship between the PET system andthe external sensor. Below, we describe details of our
motion correction method and we evaluate its effectivenessby experiments using a mannequin head and a phantom.

く，事前キャリブレーション測定をなくし，実際の患者の測定データのみからキャリブレーションを行う
手法を提案する．これにより，取り廻し困難の主要因の一つであった PET 装置と外部センサの位置関係の固定をなくし自由な配置による測定が可能となる．
本論文では，開発した体動補正手法の詳細を述べるとともに，マネキンヘッドとファントムを用いた実験により，体動補正の効果を評価した．

Figure 1 Proposed calibration method, (a) setup in world coordinates (b) coordinate system overlay, (c) matching the reference
and head surface models.

手法

Methods

本研究では，外部センサによって取得したモーショ
ンデータから，トラッキングに用いた顔の表面形状
をリファレンスとして用いる．また，PET 再構成時には CT から計算される吸収補正マップが必要となるが，吸収補正マップからは簡単なしきい値処理で頭部形状を抽出することができる．これら 2 つの頭部モデルをマッチングすることで，PET と外部セン
サという異なるシステムの座標系を統一するキャリ
ブレーションパラメータを導出する （Figure 1）．

In this research, the motion data acquired by an externalsensor use the surface shape of the face used for tracking asa reference. In the PET reconstruction process, an attenuation
correction map provided by CT is required, from which thehead shape can be extracted by threshold processing. By

matching the two head models, we derive calibration
parameters that unify the coordinate systems of the PET
and external sensors (Figure 2).
The reconstruction method is based on the motioncompensation

OS-EM

list-mode

algorithm

for

the

再構成には，Carson らの提案する MOLAR 法[4,5]をベースとし，CUDA 演算を利用した高速化手法の構築を行った．

resolution-recovery/reconstruction (MOLAR) method [4,5]

マネキンヘッドと密封線源を用いたファントム実験を行った．実験のセットアップは Figure 2 に示した

head and a sealed source. As shown in Figure 2, Azure

proposed by Carson et al.
Phantom experiments were performed using a mannequin
Kinect (Microsoft) was placed in front of the helmet type56

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

通り，ヘルメット型 PET の前面に Azure Kinect（Microsoft）を配置し，モーショントラッキングを行った．また，実験に用いたマネキンは Figure 3 に示した通り，額付近で切断され，内部にデレンゾファ
ントムとプールファントムが配置してある．このマ
ネキンヘッドに対し，モータステージを用いた周期的な 30 度回転を 30 分間与え，静的な状態との比較を行った．

PET for motion tracking. The mannequin used in the

結果

Results

実験結果を Figure 4 にまとめた．デレンゾファント
ムは，視覚的な評価と合わせ，一番大きな 6 ㎜のロッドに対するガウシアンフィッティングを行い半値幅を分解能を表す指標として導出した．いずれの結果も，静的な状態と大きな差異はなく，提案する体動補正手法の有効性を示した．

Experimental results are summarized in Figure 4. The
Derenzo-like phantom was visually evaluated by line
profiles. A Gaussian fitting was performed for the largest 6
mm rod profile and the full width at half maximum wasderived as a quantitative evaluation value of resolution.
None of the results were significantly different from thestatic condition results, indicating the effectiveness of our
proposed method.

experiment was cut off near the forehead, and the Derenzolike and pool phantoms were placed inside, as shown in
Figure 3. The mannequin head was subjected to a periodic
30-degree rotation using a motor stage for 30 minutes, andresults were compared with static condition measurement
results.

Helmet ToF PET

Mannequin head
Azure Kinect
Color

Depth*

Resolution（pixels）

1920×1080

Frame rate

30 fpsResolution（pixels）

640×576

Frame rate

30 fpsRange of depth

0.5〜3.86 m

Measurement method

Time of flight*NFOV unbinned mode

Figure 2 Schematic of phantom measurement setup.

Figure 3 Derenzo mannequin setup: a photo of the mannequin model (a) and drawings of the Derenzo-like phantom (b), thecylindrical phantom (c) and mannequin setup (d).

57

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 4 Results of the Derenzo-like phantom reconstruction. Motorized stage setting (a), tracking data of the periodic motion(b), ROI setting (c), results of the measurement without motion (d), and results of the measurement with motion (e) are shown.

まとめ

Conclusion

ヘルメット型 PET のための事前キャリブレーショ
ン不要の体動補正手法を提案し，マネキンを用いた実験によりその有効性を示した．

We proposed a motion compensation method for helmettype

PET

without

pre-calibration

andshowedits

effectiveness by the phantom experiments.

Acknowledgements
Collaborators

Go Akamatsu, Hideaki Tashima, and Taiga Yamaya (NIRS-QST)
Taichi Yamashita (ATOX Co. Ltd.)

References[1]

Yoshida E, Tashima H, Akamatsu G, Iwao Y, Takahashi M, Yamashita T, et al. 245 ps-TOF brain-dedicated PET
prototype with a hemispherical detector arrangement. Phys Med Biol. Institute of Physics Publishing;2020;65:145008.
[2] Olesen O V., Sullivan JM, Mulnix T, Paulsen RR, Hojgaard L, Roed B, et al. List-Mode PET Motion Correction Using
Markerless Head Tracking: Proof-of-Concept With Scans of Human Subject. IEEE Trans Med Imaging. 2013;32:200–
9.
[3] Noonan PJ, Howard J, Hallett WA, Gunn RN. Repurposing the Microsoft Kinect for Windows v2 for external headmotion tracking for brain PET. Phys Med Biol. 2015;60:8753–66.
[4] Carson RE, Barker WC, Liow JS, Johnson CA. Design of a Motion-compensation OSEM List-mode Algorithm forresolution-recovery Reconstruction for the HRRT. IEEE Nucl Sci Symp Conf Rec [Internet]. 2003. p. 3281–5.
[5] Johnson CA, Thada S, Rodriguez M, Zhao Y, Iano-Fletcher AR, Liow JS, et al. Software architecture of the MOLARHRRT reconstruction engine. IEEE Nucl Sci Symp Conf Rec [Internet]. Institute of Electrical and Electronics
Engineers Inc.; 2004. p. 3956–60.

58

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

脳 FDG-PET 画像からの装置解像度評価
Evaluation of resolution from brain FDG-PET images
大東 尚真 QST リサーチアシスタント/千葉大学（山谷研究室 修士 2 年生）
Shoma Ohigashi, QST Research Assistant / Chiba University (Yamaya-lab, M2)
はじめにIntroduction

Positron Emission Tomography (PET)は、様々なプローブを用いることで、がん診断をはじめとした病態診断に活用されており、優れた分解能を目指した様々な PET 装置が開発されている。一例として、放射線医学総合研究所が開発した、半球形の検出器配置を特徴とするヘルメット型 PET は、逐次近似画像再構成法で 2mm 前後の空間分解能をもつことが示されている[1]。

Positron emission tomography (PET) is an effective modality
for revealing aspects of pathophysiology including cancer
diagnosis, and PET scanners with high resolution have beendeveloped. For an example, “helmet type PET” featuring ahemispherical detector arrangement, which was developed at
NIRS, has a spatial resolution of approximately 2mm byiterative reconstruction [1].
PET imaging performance is usually assessed quantitatively
by phantom experiments. However, it is difficult to imitate all

通常 PET 装置性能は、ファントムにより定量評価 the in vivo radiation-interactive events in the human body such
されるが、骨や筋肉・脂肪による吸収や散乱、視野外 as out of field-of-view radioactivity, scattering and attenuation
放射能の混入など、細かな生体内事象を全て模擬す by bone, muscle and fat. In practice, PET imaging performance
ることは困難である。一方で、臨床画像における評価 is evaluated by visual inspection for clinical images, but thisは視覚的に行うしかなく、評価者依存性が高くなっ lacks objectivity because the evaluation depends on anてしまうために、客観性に欠けるという問題がある。 observer. Therefore, the purpose of this study is to try to
そこで本研究では、臨床画像から直接的に装置の性 establish a quantitative evaluation method for PET device
performance from clinical images.
能を定量的に評価する手法の確立を目的とする。

Methods

手法

本研究では、
健常者ボランティアの脳 FDG-PET に We proposed a quantitative evaluation method based on a
medical feature in brain FDG-PET of healthy volunteers.
おいて、医学的特徴に着目した評価手法を提案した。
The medical feature we used is the complexity of the boundary

着目した医学的特徴は、灰白質は折りたたまれた形状を呈し、白質が入り込むような複雑な構造を有している[2]というものであり、装置の分解能が高いほど大脳皮質の詳細な構造が鮮明に描写されると考え、白質領域の描出能力を評価した。

between white matter and gray matter areas. The gyri are folds
along the surface of the brain [2]. We evaluated the ability to
depict the white matter area because we considered thedetailed structure of the cerebral cortex would be more clearly
depicted with a higher resolution imaging system.
It is necessary to establish a way that enables the derivation of

本手法では、MRI などのゴールドスタンダードを有さない場合においても、適切な評価値の導出が可能な手法を確立する必要がある。そこで、多数のパラメータにより画像を統合的に判断する深層学習により抽出された白質領域を真値として扱い、装置解像度の影響を強く受けることが想定されるしきい値処理による抽出結果との差異を評価することで、装置解像度を表す定量値の導出を行った。本手法の概略

appropriate evaluation values even in cases where there is nogold standard such as MRI. We used the white matter areas
extracted by deep learning as true values. We derived
quantitative values which may reflect the system spatial
resolution by evaluating the difference between the true values
and the extraction results obtained from the simple
thresholding method, which is expected to have a strong
impact on the system spatial resolution. This schematic is59

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

図を Figure 1 に示す。Figure 1 に示された矩形領域
は、白質と灰白質の真の境界を表しており、これは深層学習によって求められる。これに対し、(a)は分解能が高い状態を模擬しており、しきい値処理によりFalse Positive となりうる領域は小さい。一方で、分解能が低下した状態が(b)であり、(a)と比較してFalse Positive となりうる領域が増加していることがわかる。ここで，False Positive となりうる領域とは，(c)に示した通りしきい値が変動した場合に取りうる誤差領域の範囲を示す．

shown in Figure 1. The rectangular region shown in the figure

以上より，深層学習によって求められた仮の真値と、しきい値処理によって求められる領域との比較を行い、False Positive 領域の割合を評価すること
で、画質、特に分解能の評価を行えると考えた。

region obtained from the thresholding process and evaluating

represents the true boundary between white and gray matterand this is derived from deep learning while (a) simulates astate with higher resolution. The false positive area obtainedby the thresholding process will be small (Figure 1 (a)). On theother hand, when the system has lower resolution, the false
positive area increases (Figure 1 (b)). Actually, we can see thatthe range of false positive by threshold variation is equivalent
to the false positive area in (a) and (b) when processing withdifferent thresholds from (c). We considered we could evaluate
the quality of an image, specially resolution, by comparing the
hypothetical true value obtained from deep learning with thethe ratio of the false positive area.

Figure 1 A conceptual drawing of the proposed method. The difference between a PET distribution and a true distribution
estimated by deep learning becomes smaller in a higher resolution system (a), while it becomes larger in a lower resolution
system (b). The difference of the false positive can be quantified by the different threshold values.

The specific process steps are shown below. In the

具体的な処理手順を以下に示す．初めにしきい値
処理においては、頭部領域全域から、大津の手法[3]で白質、灰白質領域間の分離度が最大となるしきい値を決定することで、白質領域のセグメンテーションを行った。また、深層学習では、同一健常ボランテ
ィアの MRI から脳機能画像解析プログラム SPM により抽出した白質領域を真値として、セグメンテー
ションに広く用いられる U-net[4]と呼ばれるネット
ワークを用いて学習を行った。

thresholding method we segmented the white matter area by“Otsu’s method” [3] to determine the threshold value thatmaximizes the separation between white and gray matter fromthe entire head region. In the deep learning method, we useda network called “U-net” [4], which is widely used forsegmentation. We used the white matter area extracted from
MRI on the same healthy volunteers by SPM (brain function
image analysis program) as the true values.
The process of obtaining an evaluation value from the 2 whitematter extraction results is shown in Figure 2. In this proposed得られた 2 つの白質抽出結果から評価値を求めた（Figure 2）。提案手法では深層学習により得られた
結果を真値として扱い、しきい値処理により得られた結果に含まれる False Positive 領域の面積が全体に占める割合を評価している。

method we evaluated the ratio of the area of the false positive
region to the total area in the obtained results by thethresholding method with the results obtained by the deeplearning true values.
We created reconstructed images with reduced resolution by60

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

提案手法の妥当性を評価するため、ヘルメット型 intentionally decreasing the positional discrimination capability
PET 装置により撮像された健常者 3 名の FDG-PET of the detector to validate the proposed method. We used
FDG-PET images of 3 healthy volunteers obtained by the
画 像 （ UMIN-CTR 臨 床 試 験 登 録 情 報
helmet type PET. The study was registered with the University
UMIN000025324）に対し、再構成時に結晶サイズとHospital Medical Information Network Clinical Trials Registry
結晶数を減少させることで、意図的に検出器の位置 (UMIN000025324). Images with degraded resolution were
弁別能を低下させ、分解能を低下させた再構成画像 reconstructed by changing the crystal size and the number ofの作成を行った。それぞれの条件における分解能の crystals. We measured the spatial resolution (FWHM) from the
低下具合を定量的に求めるため、別途点線源の再構 reconstructed images of the point source to determine the
成を行いその半値幅（FWHM）の計測を行った。各 degree of resolution degradation quantitatively in eachcondition. An example of each condition and reconstructed
条件および再構成画像の一例を Figure 3 に示す。まimages is shown in Figure 3. The image quality evaluation
た各条件における画質評価値をスライス単位で求 values calculated for each condition in slices and the average
め、画像全域における平均値を Figure 4 にまとめた。 values obtained over the entire image are shown in Figure 4.

Figure 2 The evaluation method of the ability of depicting the white matter area
based on the deep learning method and the simple thresholding method.

Figure 3 Examples of hypothetical crystal conditions and reconstructed images of the helmet type PET.

61

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

結果と考察

Results and discussion

Figure3 に示した通り、結晶サイズを変更すること
で、意図的に画質の劣化した再構成像を作成することができた。Default 状態の(a)に比べ、結晶サイズ
を 4 倍にした(c)では、白質と灰白質の境界が曖昧となっていることがわかる。実際に、Figure４からも画質の劣化とともに分解能を表す FWHM の増加と、評価値の上昇傾向が確認できた。この時、半値幅と評価値の間の相関係数は 0．5 程度であり、ある程度の相関が示された。

We created reconstructed images with intentionally degradedimage quality by changing the crystal size as shown in Figure
3. The boundary between white and gray matter of (c) image
became vaguer than that of (a) by quadrupling the crystal size.
Actually, with the degradation of the image quality theincreasing trend of the FWHM and the evaluation values could
be seen in Figure 4. The correlation coefficient between the
FWHM and the evaluation values was about 0.5 and a certain
degree of correlation was shown.

Figure 4 A graph of indices (the area difference) for each FWHM in the helmet type PET.

まとめ

Conclusions

医学的な知見に基づき、臨床画像から装置分解能を定量的に評価する手法を提案した。ヘルメット型
PET の FDG-PET 画像を用いて、白質領域描出能力の評価を行い、手法の妥当性を評価した。今後は、得られた結果の客観的解釈や、2 種類の白質抽出結果の差異の評価手法について検討を行う。

We proposed the quantitative method to evaluate PET system
resolution from clinical images based on medical knowledge
existing behind. We evaluated the ability to depict the whitematter area and validated the proposed method using FDGPET images obtained from the helmet type PET. Our futuretask is to continue to interpret the obtained results objectively
and to improve the evaluation method based on the difference
between the 2 types of white matter extraction results.

Acknowledgements
Collaborators

Yuma Iwao, Miwako Takahashi, Taiga Yamaya (NIRS-QST)
Hideaki Haneishi (Chiba University)

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

Tashima, H. et al., “Development of the Helmet-Chin PET Prototype”, 2015 IEEE NSS-MIC conf rec. p. 1-3, 2015
Gerard, J. et al., “Tortora Structure and function of the human body 2nd ed”, Maruzen Co., Ltd. p. 503-504, 2007 (inJapanese)
Otsu, N. “A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms”, IEEE TSMC. p. 62-66, 1979
Olaf, R. et al., “U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation”, MICCAI 2015. p. 234-241, 201562

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Add-on PET/MRI：コイルからの RF 波による発熱の評価手法
Add-on PET/MRI: evaluation method for heat generated byelectromagnetic waves from a transceiver coil
宮木 大聖 実習生/千葉大学 （菅研究室 修士２年生）
Taisei Miyaki, Trainee / Chiba University (Suga-lab, M2)
はじめにIntroduction

生体の機能情報と形態情報は，それぞれ陽電子放 Functional and anatomical information of a living body can be
出断層撮影法（PET）と磁気共鳴画像装置（MRI）に imaged by positron emission tomography (PET) and magnetic
より画像化できる。また，これらを同時に撮像可能な resonance imaging (MRI), respectively. PET/MRI can image
装置に PET/MRI がある。我々は，MRI 送受信コイ the information simultaneously. We are developing “add-on
PET/MRI”, which enables PET/MRI imaging using an existing
ルに PET 検出器を組み込むことで，既存の MRI で
MRI system by integrating PET detectors into an MRI
PET/MRI の撮像を可能とする「add-on PET/MRI」
transceiver coil. An imaging target is heated due to energyを開発している。MRI 撮像では，照射された電磁波
absorption of irradiated electromagnetic wave (radio（radio frequency：RF）パルスのエネルギーを吸収
frequency: RF) pulses during MRI imaging. This is called RF
して撮像対象が発熱する。これは RF 加熱と呼ばれ heating. Since add-on PET/MRI is a unique design that places
る。Add-on PET/MRI は， PET 検出器を入れた電磁 electromagnetic shield boxes containing a PET detector close
シールドボックスを MRI 送受信コイルに近接して配 to the MRI transceiver coil, it is essential to investigate the
置する独自の設計になっていることから，臨床利用 degree of RF heating prior to clinical use. A parameter map
前に RF 加熱の程度を調査する必要がある。撮像対 correlated with temperature to be imaged using MRI can
象内の温度分布は，MRI によって温度に相関がある produce the temperature map in the imaging target. The
組織パラメータの分布を画像化することで取得でき currently available evaluation phantom causes a dielectric
る。既存の評価ファントムは比誘電率が高く，誘電共 resonance phenomenon due to its high relative permittivity. If
振現象を引き起こす。これにより MRI 送受信コイル the size of the phantom is close to the diameter of the MRIに近接するほどの大きさでは RF パルスの照射（B1） transceiver coil, the RF pulse irradiation (B1) becomesinhomogeneous, which causes problems such as a decreaseが不均一となることで，MRI 画像全体の信号対雑音
in the signal-to-noise ratio of the entire MRI image. Our
比が低下するなどの問題が生じる。本研究では，
purpose in this study is to investigate a method to accurately
add-on PET/MRI による RF 加熱を高精度に実測評
measure the RF heating for the add-on PET/MRI.
価するための手法を検討することを目的とした．

Development of a phantom and investigation of its

ファントムの開発と電気特性の調査

electrical characteristics

米国試験材料協会（ASTM）が RF 加熱に関する安
全性評価のために標準化したファントム（以下，ASTM ファントム）がある [1] 。昨年の報告で直方体 ASTM ファントム（幅 15 cm，⻑さ 27 cm，高さ
9 cm）の温度分布の測定に成功した。このアキシャ
ル断⾯の対角線の⻑さ（17.5 cm）と今回使用する円柱ファントムの直径（24 cm）の比と ASTM ファン
トムの比誘電率 86.4 における波⻑を考慮して，比誘電率が 45.9 以下となるようなファントムを開発する

The American Society for Testing and Materials (ASTM) has
presented a phantom standardized for safety evaluation of RF
heating (ASTM phantom) [1]. In last year's report, we
succeeded in acquiring the temperature map of a rectangularparallelepiped ASTM phantom (width 15 cm, length 27 cm,
height 9 cm). Considering the ratio of the diagonal length to
this axial section (17.5 cm) and the diameter of the cylindricalphantom used in this study (24 cm), and the wavelength with
the ASTM phantom’s relative permittivity of 86.4, we developed
a phantom with relative permittivity of 45.9 or less. The

63

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

ことを目指した。RF 加熱に最も影響を及ぼすパラメ conductivity, which is a parameter that affects RF heating, wasータである導電率は 0.47 ± 0.047 S/m で ASTM 0.47 ± 0.047 S / m, which is similar to that of the ASTM
phantom. Conductivity and relative permittivity were adjusted
ファントムと同様にすることを目指した。導電率とby changing the weight ratio of water, twin substance, and
比誘電率は水とツイン，塩化ナトリウムの重量比をsodium chloride [2]. In addition, gelatin, which can increase the
変えることで調整できる[2]。これらに加えて，RF 加 viscosity to suppress convection caused by RF heating, and熱によって生じる対流を抑えるために粘性を高くで manganese chloride, which adjusts the relaxation time of MR
きるゼラチンと，MR 信号の緩和時間調整をする塩 signals, were added to realize the Twin phantom. Table 1化マンガンを加えた （以下，Twin ファントム）。 summarizes the components of the ASTM phantom and theTable 1 に ASTM ファントムと Twin ファントムの Twin phantom. These conductivity and relative permittivity
values were measured using a network analyzer (Keysight
薬品配合をまとめた。これらの導電率，比誘電率はネTechnology Co., Ltd., P9373A). The measurement frequency
ットワーク・アナライザ（キーサイト・テクノロジー was 128 MHz, which is the resonance frequency of 3 T MRI.
(株)，P9373A）を使用して測定した。測定周波数は，
3 T MRI の共鳴周波数である 128 MHz とした。
Table 1 Components of the phantoms
ASTM phantom

Twin phantom

Substance

Ratio [wt%]Substance

Ratio [wt%]

Water

98.88

Water

43.1824

Polyacrylic partial sodium salt

0.99

Twin

54.7243

Sodium chloride

0.13

Sodium chloride

1.5920Gelatin

0.5005MnCl20.0008電気特性測定の結果

Measured electrical characteristics

ASTM ファントムと Twin ファントムの導電率，比 Figure 1 shows the measurement results of conductivity and
誘電率をそれぞれ測定した結果を Figure 1 に示す。 relative permittivity of the ASTM and Twin phantoms. The
導電率測定の結果は，ASTM ファントムで 0.51 respective conductivity values were 0.51 S / m and 0.47 S / m,
S/m ，Twin ファントムで 0.47 S/m でともに目標 both of which agreed with the targeted conductivity. The
respective relative permittivity values of ASTM phantom andとした導電率を満たしていた。比誘電率測定の結果
the Twin phantom were 86.36 and 42.50. The relative
は，ASTM ファントムで 86.36，Twin ファントムでpermittivity was reduced by 51% for the Twin phantom.
42.50 となった。これにより，比誘電率を 51％低減
Consequently, we developed the targeted phantom.
し，目標としたファントムを開発することができた。

Figure 1 Measured (a) conductivity and (b) relative permittivity

64次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Calculation and evaluation of B1 map

B1 分布の算出と評価

We compared the B1 inhomogeneity of the ASTM and Twin

ASTM ファントムと Twin ファントムで B1 の不均一性を比較した。撮像には，3 T MRI のガントリ内に設置したヘッドコイルを利用した（Figure 2）。それぞれのファントムをヘッドコイルの直径に合わせた円柱型容器（外径 25 cm，内径 24 cm，奥行き 20
cm）に入れて撮像した。B1 分布はフリップ角が異なる 2 枚のスピンエコー画像から求めた（Figure 3）[3]。B1 分布は米国電機工業会（NEMA）による不均一性指標(式 1)を使用して評価した [4] 。

phantoms. A head coil installed in the gantry of the 3 T MRI
system was used for imaging (Figure 2). We placed eachphantom in a cylindrical container (outer diameter 25 cm, innerdiameter 24 cm, depth 20 cm) matched with the diameter ofthe head coil and we obtained images. The B1 map was
calculated from two spin echo images with different flip angles(Figure 3) [3]. The B1 maps were evaluated using an
inhomogeneity index (Equation 1) provided by the National
Electrical Manufacturers Association (NEMA) [4].

(Smax-Smin)/ (Smax+Smin) * 100・・・(1)

Here Smax and Smin are maximum and minimum values in the

ここに，Smax と Smin はそれぞれ B1 分布の最大値と最小値である．

B1 map, respectively.

Figure 2 Experimental setting.

Figure 3 Calculation of B1 map.

B1 分布の結果

Results of B1 map
Figure 4 (a) shows the B1 maps of the ASTM and the Twin

ASTM ファントムと Twin ファントムの B1 分布を
Figure 4 (a) に示す。ASTM ファントムでは，60°と比較して中心付近で高く，外周領域で低くなっていた。しかし，Twin ファントムではそれらが抑えられており，不均一性指標では 67％低減した（Figure

phantoms. We confirmed that the B1 values of the ASTM
phantom were high in the center area and low in the outercircumference compared to the value at 60 °. However, thoseof the Twin phantom were suppressed and the inhomogeneity

65

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

4 (b)）。これにより，開発した Twin ファントムを利用することで，RF 加熱を高精度に実測評価することが可能になると考えられる。

index was reduced by 67% (Figure 4 (b)). As a result, by using
our developed Twin phantom, it will be possible to accurately
measure and evaluate the RF heating.

Figure 4 Measured B1 maps (a) and calculated inhomogeneity indexes of the B1 maps (b).

Conclusion

まとめ

By using the developed Twin phantom with reduced relative

開発した比誘電率を低減したファントムにより，従来ファントムと比較して B1 分布の不均一性指数を67％低減することができた。今後はこのファントムを使用して add-on PET/MRI による RF 加熱を実測評価していく予定である。

permittivity, the inhomogeneity index of the B1 map could be
reduced by 67% compared to that of the existing ASTM

evaluation phantom. In the future, we plan to use our Twin
phantom to measure and evaluate the RF heating for the addon PET / MRI.

Acknowledgements
Collaborators

Mikio Suga (Chiba University), Fumihiko Nishikido, Taiga Yamaya, and Takayuki Obata (NIRS-QST)

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

ASTM International, “Standard Test Method for Measurement of Radio Frequency Induced Heating On or Near Passive
Implants During Magnetic Resonance Imaging”, DOI: 10.1520/F2182-19
K. Fukunaga et al., “Dielectric Properties of Non-Toxic Tissue-Equivalent Liquids for Radiowave Safety Tests”, IEEE
Transactions on Electromagnetic Compatibility, volume: 46, Issue: 1, pp. 126-129, Feb. 2004.
E.K. Insko, L. Bolinger, “Mapping of the Radiofrequency Field”, JMR Series A 103, pp. 82-85, 1993.
National Electrical Manufacturers Association, “Determination of Image Uniformity in Diagnostic Magnetic Resonance
Images”, NEMA Standards Publication MS 3-2008 (R2014)66

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

7 テスラ MRI 用 RF マイクロストリップ PET コイルの開発
Development of a 7T MRI compatible RF microstrip PETcoil
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
はじめにIntroduction

超高磁場領域(7 テスラ)の MRI は、サブミリの形
態学的な分解能を持つ。また、高分解能・高コントラストの MR スペクトロスコピー(MRS)やファンクシ
ョン MRI(fMRI)の広範囲の分野への応用も可能となる [1] 。 陽 電 子 放 射 断 層 撮 影 (Positron Emission
Tomography, PET)は代謝の変化を計測するために使用される。それら PET と MRI の同時撮像は特に腫瘍学の分野で優位性を高めてきた[2]。加えて、MR
での分子マーカーとして、通常の水素原子のイメー
ジングと同時に、MRS(23Na や 31P など)の利用についての関心も高まってきている[3]。われわれは生理学研究所(愛知県)との共同で 7 テスラ MRI のためのPET インサート試作機開発のプロジェクトをスタートした[4]。本年度は、RF シールドされた PET 検出器と一体化したシングルチャンネルマルチストリッ
プコイル（PET コイルと称する）の開発・研究を行った。

In an ultra-high magnetic field (UHF) range (e.g., at 7
Tesla), MRI enables sub-mm anatomic resolution, and highresolution and high contrast MR spectroscopy (MRS) andfunctional MRI (fMRI) become feasible for a wide range ofapplications [1]. Positron emission tomography (PET)
imaging

is

used

to

identify

metabolicchanges.

Simultaneous PET/MRI imaging have become increasingly
advantageous, especially in the field of oncology [2]. In
addition, the interest is also increasing for use of MRS (‘Xnuclei’, like 23Na or 31P) with conventional 1H proton
imaging as a potential molecular marker in MR [3]. To
support progress to that end, we have started [4] a pilot
PET insert development project for a 7T MRI system incollaboration with the National Institutes for Physiological
Science (NIPS), in Aichi, Japan. We developed and studied
a single channel microstrip coil that integrated RF shielded
PET detectors with the coil; we call it the PET-coil.

Methods and Materials

方法
一般的なマイクロストリップコイルは、薄いマイク

A conventional microstrip coil consists of a thin microstrip

ロストリップ用導体と、関心領域(region of interest,

conductor and a relatively wide ground conductor that

ROI)に対するマイクロストリップからのフィールドを

reflects the field generated by the microstrip to the regionof interest (ROI) [5]. We developed a novel coil in which the

反射するための比較的広いグランド用導体からなる

RF shield of the PET detector module worked as the[5]。我々は、RF シールドされた PET 検出器がグラン

ground conductor for the PET-coil. Two single channels,

ド用半導体として機能するような新しい PET コイル用

one with the conventional coil and the other with the novelのコイルの開発を行った。２つのシングルチャネルコ

microstrip coil were developed and their performance was

イル(従来型のマイクロストリップコイルと新方式のマ

compared (Figs. 1a-b). The coils were fabricated using 35

イクロストリップコイル)の作製を行い、その性能の評

μm thick copper PCB.

価を行った(Figs. 1a-b)。コイルは 35 μm 厚の銅製PCB で作成した。

A PET detector with front-end electronics was mounted

フロントエンド付き PET 検出器は RF シールドボッ

inside an RF shield cage (Fig. 1c). We used a four-layer

クス内に入っている。PET 検出器は 4 層 DOI(14 x 14 x

DOI detector (14 x 14 x 4-layer LFS crystal block; crystal

4 層の LFS アレイ、結晶サイズは 1.9 x 1.9 x 4 mm3)とsize, 1.9 x 1.9 x 4 mm3) with an 8 x 8 SiPM array(Hamamatsu Photonics, K.K.). Cables from the front-end

8 x 8 SiPM アレイ(浜松ホトニクス)からなる。フロン67

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

electronics were also RF-shielded.

トエンドからのケーブルもケース同様にシールドされている。

The study was conducted in a whole-body 7T MRI system

実験は全身用 7 テスラ MRI(Siemens MAGNETOM)(Siemens MAGNETOM) (Fig. 1d). No noise reduction filterを用いて行った(Fig. 1d)。PET 検出器にはノイズフィ

was used with the PET detector. The PET measurement

ルタは使用していない。PET 用の収集システムは MRI

system was positioned at the back-end room outside the

室外に設置し(Fig. 1e)、ケーブルはペネトレーションパ

MRI room (Fig. 1e) and PET cables were passed throughネルを通して室内の検出器と接続されている。

the penetration panel.

MRI の測定では、一様な円筒ファントム（NiCl2.6H2O・
NaCl 溶液、110 mm 径×200mm ⻑）を用いて行った。 All MRI experiments were conducted with a homogeneous
MRI の測定は PET 計測の有り/無しの２つの条件につ(NiCl2.6H2O and NaCl solution) cylindrical phantom (110いてグラディエントエコー法(TR/TE: 500/5.5 ms, ス

mm dia. and 200 mm long). For MRI, gradient-echo images

ライス数=7, スライス厚=10 mm, FOV = 200 mm, フ(TR/TE:

500/5.5ms,

numberofslices=7,

slice

thickness=10 mm, FOV = 200 mm, flip-angle = 30 deg)

リップアングル = 30 度)を用いて行った。PET 測定か

were taken for two cases, without and with PETらの MRI へのノイズの評価にはシーメンスから提供さmeasurements. A vendor-provided RF pickup noise

れた RF ピックアップノイズシーケンスを用いて行っsequence was used to study any noise from the PET

た。PET の測定は 137Cs 点状線源を用いて 10 分間のデ

measurement systems. PET data were taken for 10 min

ータを取得した。

while using a 137Cs point source.

PET detector RF shield cageas ground conductor※C - shunt capacitorsGround conductor
Cs

Cs Cs

Cs
Microstrip conductor

Microstrip conductor

PET detector shield as ground conductor

Conventional single-layer ground conductor
Cs

Cs

Microstrip conductor

Microstrip conductor(a) Conventional microstrip coil(b) PET RF shield integrated microstrip coil+
DAQ
7T MRI
4-layer DOI block

SiPM
PET detector + RF coil

PET front-end electronics(c) PET detector inside the shield cage(d) 7T MRI with microstrip PET-coil(e) PET measurement
system outside MRI

Figure 1 (a-b) Comparative figures of conventional and proposed microstrip RF coils; (c) detector and front-end
electronics PCB inside the RF shield box of the proposed PET-coil module; (d) experimental setup with the 7T MRI
system; (e) PET measurement system at the backend room of the MRI console area (outside the MRI room).

68

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

結果

Results

RF 反射係数を Fig. 2(a)に示す。S11 パラメータはほとんど同じであったが、PET コイルの Q 値(quality
factor)は僅かに低下していた。従来型コイルと提案する PET コイル(PET 計測有り/無しの両方の場合)で得られたグラディエントエコー画像を Fig. 2(b)に示す。ほとんど変化は見られなかった。また、RF ピ
ックアップノイズも MR 画像内では観察されなかった。しかしながら MR 画像のノイズは PET 測定により 10%まで低下していた。137Cs に対して得られたエネルギースペクトルとポジションマップを Fig. 2(c)と Fig. 2(d)に示す。どちらも MR 測定による影響は見られなかった。

The RF reflection coefficient graph is given in Fig. 2(a).

Conventional coilThough the S11 parameters were almost the same, thequality factor (Q-factor) of the PET-coil was slightly
reduced. The gradient echo images for both theconventional and proposed PET-coil (without and with PET
measurement) are illustrated in Fig. 2(b). No significant
change was visible. Also, no RF pick up noise was seen in
the MR images. However, noise of the MR images
increased by 10% during PET measurements. The energy
spectrums and flood histograms for the 137Cs point source
are given respectively in Figs. 2(c) and 2(d). We did not see
any significant variations due to MR imaging.

Coil with detector(Only MRI measurement)
Coil position

Only coil
Coil position

Coil with detector(simultaneous measurement)
Coil position

Microstrip PET-coil(b) Gradient-echo images of a homogeneous phantom(a) Field reflection coefficient

Only PET inside MRI bore

Simultaneous PET and MRI

Only PET inside MRI bore(c) Energy spectrum (Cs source)

Simultaneous PET and MRI(d) crystal identification flood diagram

Figure 2 (a) RF field reflection coefficients for both conventional and proposed microstrip coils; (b) MRI gradient-echo
images for different experimental conditions and configurations; (c-d) comparative PET measurement figures respectively
for energy spectrum and crystal position map.

結論

Conclusion

PET のみ、MRI のみで測定した場合と PET と MRIを同時に測定した場合とで大きな違いは見られなかNo

significant

difference

was

found

betweenthemeasurements of only MRI or PET and the simultaneous69

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Researchった。今回の実験では PET の電源ラインにノイズフ
ィルタを使用しなかったが、今後の実験ではノイズフィルタの導入を計画している。また、7 テスラのMRI を用いて実際の人体のイメージングが行えるよ
うに、マルチチャンネルの PET コイルモジュールの開発を計画している。

PET and MRI measurements. This feasibility study was
conducted without any noise reduction filter for the PET
detector power supplies. In the future, we plan to install anoise reduction filter with the power supplies. We also plan
to develop the multi-channel PET-coil module to perform
actual human extremity imaging with the 7T MRI system.

Acknowledgements
Collaborators

Sodai Takyu, Fumihiko Nishikido, Takayuki Obata, Taiga Yamaya (NIRS-QST)
Masaki Fukunaga (National Institutes for Physiological Science)

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

K. Uğurbil. Imaging at ultrahigh magnetic fields: History, challenges, and solutions. NeuroImage 168 (2018) 7–32.
C. Spick et al. 18F-FDG PET/CT and PET/MRI perform equally well in cancer: evidence from studies on more than
2,300 patients. J Nucl Med 57 (2016) 1–11.
W. A. Worthoff, et al. “Multinuclear MR Imaging and Spectroscopy,” in Quantitative MRI of the Brain., M. Cercignani, N.
Dowell, and P. Tofts Eds., 2nd ed. Boca Raton: CRC Press, 2018, ch. 13.
M. S. H. Akram et al. Feasibility study on a single-channel microstrip transmission-line RF coil integrated with PET
detector module for a 7T whole-body MRI system. IEEE NSS-MIC 2020 (November).
M. S. H. Akram et al. Microstrip transmission line RF coil for PET/MRI insert. Magn Reson Med Sci 19 (2019) 147-153.

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次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

粒子線ビームによる腫瘍病態診断への挑戦
Challenge to tumor pathology by particle beams
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 による線量分布検証法として陽電子放出断層撮影（PET）が用いられてきた。照
射粒子線と患者体内での原子核破砕反応により発生する陽電子放出核(主に 11C、15O)を PET で可視化するという原理である。しかし陽電子放出核は血流などの生理学的現象によって拡散するため（生物学的洗い出し効果）、この効果をモデル化し補正することが必要である。一方、これまでに、生物学的洗い出し効果が治療ビーム照射に対する腫瘍応答性を示すという可能性が議論されており[1]、この効果を定量評価することで診断の指標として利用できると考えた。そこで、本研究では腫瘍組織の状態と生物学的洗い出し効果の関連性について調べることを目的として、担癌ヌードラットに対して 11C ビームを照射
し in-beam PET 撮像を行った。そして放射性薬物動態解析モデルにより、入射 11C ビームの生物学的洗い出し速度を算出した。

Positron emission tomography (PET) is a practical tool for

方法

Methodreal-time and in-vivo dose verification of charged particle
therapy. PET-based dose verification is based on thedetection of irradiation-induced positron emitters (mainly 15O
and 11C) produced by fragmentation reactions in a patient.
Induced positron emitters, however, are diffused in living
tissue due to biological processes during beam irradiation and
PET imaging. Accurate modeling and correction for thisbiological washout effect are required. As well, in-beam PET
imaging can be used to track the irradiated particles in living
tissue. The quantitative biological washout effect of theinduced positron emitters has a potential usefulness as adiagnostic index that provides a unique opportunity to probe
the status of tumor viability [1]. In this study, we irradiatedtumor bearing nude rats by a 11C beam to explore thebiological washout mechanism. We derived the biologicaldecay constants from in-beam PET data by applying aradiopharmaceutical kinetic model.

7

4 匹のヌードラット (Rat A、B、C、D)の左肩（皮下 C6 glioma cells (2x10 cells/mL, 1.5 mL x 2 tubes) were
implanted into left shoulder subcutaneous regions of 4 nude組織）に、ヒト由来の C6 グリオーマ細胞（2x107
rats (Rats A, B, C and D). Tumors in each nude rat grew to as
cells/ml、1.5 ml x 2 tubes）を移植した。腫瘍サイ
much as 2 cm in diameter in two weeks. Radionuclide ion
ズが直径 2 ㎝程度に成⻑した後、Heavy ion medical beams of 11C were irradiated onto tumor bearing nude rats inaccelerator in Chiba (HIMAC)の二次ビームライン the secondary beam lines of the Heavy Ion Medical
にて 11C ビームによる照射実験を行った。測定には、 Accelerator in Chiba (HIMAC). The biological washout rate
高い検出感度を有する depth-of-interact (DOI)-PET was measured by our original depth-of-interaction (DOI)-PET
開発機[2]を用いた。Figure 1 に実験のセットアップ prototype [2], which allows detection of positron emitters withhigh sensitivity. Figure 1 shows the experimental set-up. Theを示す。in-beam PET 測定を行うため、ビームに対
detector ring (660 mm in diameter) was positioned
し垂直方向に検出器リング(直径 660 ㎜) を配置し perpendicular to the beam direction to enable in-beam use. A
た。ヌードラットを固定するアクリルケースは麻酔 nude rat was fixed in an acrylic cylinder and connected to an
器と接続し、照射は深麻酔下にて行った。まず、11C anesthesia machine. A 11C beam was irradiated on the tumor
ビームを腫瘍組織（左肩）に照射し、照射と同時に tissue (left shoulder) and in-beam PET scanning was
PET 測定を開始した。PET 測定時間は 40 分間であ performed for 40 min. After 120 min, which was enough timefor 11C to decay out, the normal tissue (right shoulder) was
る。11C が十分に減衰した後、同様に正常組織（右肩irradiated by the same procedure. The acquired list mode data
皮下組織）に対する照射実験を行った。取得した PET

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次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

リストモードデータは 30 秒ずつフレーム分けし、画像再構成を行った。Computed Tomography （CT）
画像とフュージョンした再構成画像上の照射領域位
置に VOI (Volume of Interest) を置き、その放射線強度の減衰曲線 (Time activity curve: TAC) を取得した。そして 2 つの速度成分（中間速度成分、遅い速度成分）を仮定した multiple component model[3]を用いて入射 11C ビームの生物学半減期係数を導出した。また、照射実験後に、腫瘍組織の切片画像（HE:ヘマトキシリン‐エオジン染色）を取得し、病理状態を観察した。

were divided into frames of 30 s duration. For each frame, theordered subset expectation maximization method (OSEM)
algorithm was applied. The reconstructed image was fusedwith the computed tomography (CT) image. The volumes ofinterest (VOIs) were set on the irradiated area, and the time
activity curves (TACs) were generated. The biologicalwashout rate was quantified based on a multiple component
model assuming medium decay component and slow decay
component [3]. As well, pathological morphology wasobserved from the image of tumor tissue section (HE:hematoxylin and eosin staining).

Figure 1 The experimental setup with our original DOI-PET prototype for rat irradiation.

結果

Results

Figure 2 A)-D)に、それぞれの照射実験で得られた
TAC を multiple components model によるフィッティング結果とともに示す。また、算出された生物学的洗い出し速度の生物学的崩壊係数(中間速度成分：𝜆 () 、遅い速度成分：𝜆() )を Table.1に示す。𝜆 (
) の平均値は腫瘍組織において 0.026-1±0.019 min であり、正常組織と同等の値（0.26±
0.023 min-1）であった。これに対し、𝜆 () の平均値は腫瘍組織において 0.015±0.00083 min-1、正常組織において 0.0055±0.00043 min-1 であった。

Figures 2 A) to D) show the TACs of tumor tissue and normal
tissue irradiation with fitting results obtained using a multiple
components model. The calculated biological decay constants(medium decay component: 𝜆component:𝜆𝜆)and slow decay) ) are summarized in table 1. The derived(

value was 0.26±0.019 min-1 on average for tumor)

tissue irradiation which was consistent with that of normal
tissue irradiation (0.026±0.023 min-1 on average). While the𝜆derived

(

)

value

of

tumor

irradiation

was

0.015±0.00083 min-1 on average and that of normal tissue
irradiation was 0.0055±0.00043 min-1 on average.

考察
これまでの先行研究によると、中間速度成分は入射した 11C イオンが組織から血管壁を通過して血流に乗り洗い出される成分、遅い速度成分は 11C イオン
が組織内にトラップされゆっくりと洗い出される成分と解釈される[1、3、4]。 今回、RatA、B、D に((Discussion
In a multiple component model, 𝜆()

is speculated as

the component which spreads out via interstitial fluid, and

𝜆

(

)

is speculated as the trapping component by thestable molecules in the tissue [1, 3, 4]. In this study, weobserved a larger 𝜆()

value in tumor tissue irradiationcompared with normal tissue irradiation, especially for Rats A,

72

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

おいて、正常組織と比較し腫瘍組織において大きな𝜆 () 値が得られた。これは腫瘍組織中の新生がん血管壁の血管透過性が亢進している作用が反映されたと考えられる。また、RatC の病理画像より、腫瘍内部において組織の壊死が生じている様子が観察された。壊死により血流不足が起こり生物学的洗い出し速度が影響を受ける可能性が示唆された。

B and D. The result suggested that the component, which isusually trapped in normal tissue, diffused out more smoothly
from tumor tissue due to vascular hyperpermeability whichcharacterizes pathological tumor-angiogenesis. Necrosis oftissue was observed in the tumor tissue section of Rat C. Thissuggested that the biological washout rate in tumor can beaffected by loss of blood flow in the necrotic region.

Figure 2 Time activity curves A) to D) for the respective Rats A to D. The results of normal tissue irradiations are shown by open
circles and the results of tumor tissue irradiations are shown by filled circles.

Table 1 Observed biological decay constant of the 11C beam.
𝜆

(

)

𝜆

(min-1)()(min-1)

Normal tissue

Tumor tissue

Normal tissue

Tumor tissue

Rat A

0.30±0.030

0.26±0.020

0.0012±0.00024

0.019±0.00098

Rat B

0.31±0.027

0.26±0.019

0.0016±0.00025

0.013±0.00100

Rat C

0.26±0.019

0.24±0.014

0.0093±0.00070

0.014±0.00098

Rat D

0.27±0.015

0.30±0.023

0.0120±0.00025

0.016±0.00035

Average0.26±0.023

0.26±0.019

0.0055±0.00043

0.015±0.00083

まとめ

Conclusion

担癌ヌードラットに対して 11C ビームを用いた照射実験を行い、生物学的洗い出し速度を測定した。
腫瘍組織と正常組織への照射では異なる結果が得ら
れ、血管状態が反映されていることが示唆された。
本実験は、粒子線治療の in-beam PET 測定により腫瘍の病理的情報が得られる可能性を示した。

We measured biological washout rate in four tumor bearing
nude rats when irradiated by the 11C beam. The physiologicaldifference of tumor tissue and normal tissue reflected thebiological washout rates. This study showed there was a
possibility that the biological washout effect may be used as aclinical diagnostic index for charged particle therapy tomonitor the dose response of tumors in individual patients.

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次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Acknowledgements
Collaborators

GrantsAkram Mohammadi, Hidekatasu Wakizaka, Yuma Iwao, Go Akamatsu, Soudai Takyu, Han Gyu Kang,
Fumihiko Nishikido, Chie Seki, Iwao Kanno, Atsushi Tuji, Hitomi Sudo, and Taiga Yamaya(NIRS-QST)
Grants-in-Aid for Scientists Research of KAKENHI 18K07773 and 19KK0280.

This work was performed as part of the Research Project with Heavy Ions at QST/NIRS-HIMAC.

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

Y Hirano, et al., “Compartmental analysis of washout effect in rat brain: in-beam OpenPET measurement using a 11C
beam”, Phys. Med. Biol., 8, 8281, 2013.
G Akamatsu, et al., “Performance evaluation of a whole-body prototype PET scanner with four-layer DOI detectors”,
Phys. Med. Biol., 64, 095014-095025, 2019.
H Mizuno, et al, “Washout measurement of radioisotope implanted by radioactive beams in the rabbit”, Phys. Med.
Biol., 482269-81, 2003.
C Toramatsu., et al, “Biological washout modeling for in-beam PET: rabbit brain irradiation by 11C and 15O ion beams”,
Phys. Med. Biol., 65, 105011, 2018.

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次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

FDG-PET による移植肺拒絶反応予測：深層学習の応用
Deep learning prediction of lung transplant rejection
from FDG-PET
堀 圭佑 実習生/千葉大学 (山谷研究室 学部 4 年生)
Keisuke Hori, Trainee / Chiba University (Yamaya-lab, B4)
はじめにIntroduction

肺移植は他に治療法がない肺疾患に対して行われる外科的治療法である。しかし、肺移植の 5 年生存率は約 50%であり、腎移植や肝移植に比して低い[1] 。 移 植 肺 が 機 能 不 全 に 至 る 病 態 と し てCLAD(Chronic Lung Allograft Dysfunction)が提唱され[2]、現在、CLAD の診断には FEV1（1 秒間努力
性呼気容量）の低下が指標として用いられている。しかし、肺機能低下が FEV1 で検出される段階では、すでに病態が進行していることが多く、十分な治療期間を得られない点が大きな課題となっている。

Lung transplantation (LTx) is one of the important treatment

FDG-PET は、非侵襲的に全身の糖代謝分布を可視化することで癌診断に広く使用されているが、炎症組織の描出にも優れ、2018 年には炎症性疾患の一つである大型血管炎にも保険適用が拡大された。移植後の拒絶反応の主体は炎症反応であり、FDG-PET が
CLAD の早期診断と予後予測に役立つ可能性が示唆されている[3]。

FDG-PET imaging is widely used in diagnosis of various

そこで本研究では、病理解析が可能な肺移植モデ
ルラットを対象に、FDG-PET データに深層学習を応用することで、肺移植後の拒絶反応を高精度に予測する手法を提案する。

In this study, we propose a new method for predicting

方法

Methods

小動物用 PET と病理学的分類

Animal PET and pathological classification

choices for patients with end-stage lung diseases. However,the 5-year survival rate of LTx is only about 50%, which is lower
than that of kidney transplant or liver transplant [1]. The maincause of the poor survival is the decline in lung function due tochronic rejection, called CLAD (Chronic Lung Allograft
Dysfunction) [2]. Currently, a decrease in FEV1 (forced
expiratory volume in one second) is used as an indicator forthe diagnosis of CLAD, however, by the time the FEV1 isdecreased, the clinical condition is often so progressed thattreatment is already too late, so lack of sufficient time fortreatment after diagnosis is a major issue.

cancers by visualizing the distribution of glucose metabolism
throughout the body noninvasively, and is also useful tolocalize inflammatory changes. In 2018, Japanese healthinsurance coverage was expanded to include large vasculitis,
one of the inflammatory diseases. Inflammation is the maincause of rejection after LTx, and FDG-PET may be useful todiagnose the early changes of CLAD [3].

inflammatory changes after LTx using deep learning for FDGPET data obtained in LTx model rats that can be pathologicallyanalyzed.

This study was approved by the Experimental Animal Ethics

本研究は、東京大学動物実験倫理審査の承認を得
Committee of The University of Tokyo (No. H19-027). The leftて行われた（医-P18-056）。左肺移植を行った 32 匹lung transplantation was performed for a total of 32 rats. FDGのラットに対し、20 匹は移植後 1、3、6 週目に FDG- PET data were obtained for 20 rats at 1, 3, and 6 weeks after
PET を行い、6 週目の FDG-PET 終了後に安楽死さ LTx, and for 12 rats at 1 and 3 weeks after LTx. For pathological
せ 移 植 肺 を 摘 出 し た 。 う ち 19 匹 に お い て classification, 20 rats were sacrificed after the 6-week FDGInternational Society for Heart and Lung PET and their transplanted lung was extracted. Among them,Transplantation criteria に基づき、急性炎症反応を 19 rats were classified into mild or severe acute rejection
according to the International Society for Heart and Lung
病理学的に重症と軽症に分類した[4]。他の 12 匹は、

75

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

1、3 週目の FDG-PET を行った。様々な炎症反応が Transplantation criteria [4]. Immunosuppressive treatment was
起こるよう、移植後は 4 つの異なるプロトコルによ applied using four different protocols after LTx to induce
various degrees of inflammatory changes.
って免疫抑制治療を施行した。FDG-PET は小動物用
PET(ClairvivoPET, Shimadzu Corp., Kyoto, Japan) FDG-PET was performed using animal PET (ClairvivoPET,
を用い、PET 画像のマトリックスサイズは 128×128 Shimadzu Corp., Kyoto, Japan), in which the matrix size was
×213 pixels、ボクセルサイズは 0.8×0.8×0.7 mm、 128 × 128 × 213 pixels and the voxel size was 0.8 × 0.8 × 0.7
冠状断面の画像を 256×256 pixels にリサイズして mm, and the image of the coronal section was resized to 256
× 256 pixels.
用いた。
Lung segmentation

肺領域抽出

The pulmonary region was determined on the FDG-PET

前処理として FDG-PET 画像から肺領域の抽出を行った。FDG は心臓に生理的にも集積するため、心臓周辺に高い値が出力される。したがって、肺野マスクにおける心臓の過抽出は解析精度に大きな影響を及ぼすため、心臓領域を肺野とは別に抽出し、予測された肺領域画像から心臓領域を除去することで過抽出の抑制を行った。ネットワークモデルにはImageNet で学習済みの Resnet18 を Encoder にもつ DeepLabv3+(Figure 1)を用いて fine-tuning を行った[5][6][7]。最適化手法は RAdam、損失関数はBinary Cross Entropy を用いた[8]。抽出精度の検証のための正解値は、核医学専門医が手動で行った肺領域抽出とした。これをマニュアル法と称する。マニュアル法による SUV と深層学習により算出した
SUV を比較した。

images using a deep learning method as preprocessing. FDG
also physiologically accumulates in the heart, so high values
are output around the heart. Therefore, over-extraction of theheart in the pulmonary region mask has a significant impact on
analysis accuracy. To avoid this over-extraction, the cardiac
region was also identified and clearly separated from thepulmonary region. The network model was fine-tuned using
DeepLabv3+ (Figure 1), which has ImageNet-pretrained
Resnet18 [5][6][7]. The optimization method was RAdam, andbinary cross-entropy was used for the loss function [8].
To validate the segmentation accuracy, SUVs from the ROIs,
which a nuclear medicine expert delineated manually, were
calculated as standard-of-truth, called the “manual method” inthis study, and these SUVs were compared with SUVs
calculated by the deep learning method.
Classification

病理予測

Pathological classification, severe or mild, at week 6 waspredicted from the extracted pulmonary region dataset of week

抽出した肺移植後 3 週目の肺領域データセットから 6 週目の病理学的炎症反応（軽症もしくは重症）を予測した。ネットワークモデルには ImageNet で学習済みの VGG16(Figure 2)を用いて fine-tuning を行った[5][9]。最適化手法は SGD、損失関数は Binary
Cross Entropy を用いた。

3 FDG-PET using deep learning. The network model was finetuned using ImageNet-pretrained VGG16 (Figure 2) [5][9]. The
optimization method was SGD, and binary cross-entropy wasused for the loss function.

Results

結果

深層学習により抽出した肺と心臓を視覚的に評価 As shown in Figure 3, the pulmonary and the cardiac regions
were well extracted on visual evaluation. The SUVs calculated
し、明らかな逸脱が無いことを確認した（Figure 3）。
from the deep learning method and the manual method are
また、深層学習法と Manual 法から算出した SUV を
also shown in Figure 4. Correlation coefficients were 0.94 for
Figure 4 に示す。相関係数は、左肺 0.94、右肺 0.93 the left lung and 0.93 for the right lung, indicating highであり高い相関を認めた。肺移植後 3 週目 PET デー correlations. The learning curve to predict week 6 pathologicalタから 6 週目の病理予測モデルの学習曲線を Figure classification from week 3 PET data is shown in Figure 5. Using
5 に示す。最も精度の高いエポックにおける重みパ the weight parameters in the most accurate epoch, the
ラメータを用いて算出した重症例予測の感度と特異 sensitivity and specificity were calculated to be 96% and 91%,
respectively.
度は、それぞれ 96%、91%であった。

76

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 1 A DeepLabv3+ architecture applied for lung segmentation.

Figure 2 A VGG16 architecture applied for the prediction of chronic rejection.

Figure 3 Results of region extraction: (a) pulmonary region and (b) cardiac region.

77

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 4 Results of SUVs: (a) left lung and (b) right lung.

Figure 5 Learning curve of the pathology prediction model: (a) accuracy and (b) loss.

まとめ

Conclusion

肺移植モデルラットを対象に、深層学習を用いて
FDG-PET から肺移植後の拒絶反応予測を行った。感度 96%、特異度 91%と高い精度での病理予測結果を得た。今後は、深層学習の判断根拠の可視化について研究を継続していく。

We applied a deep learning method to predict the pathologicalclassification from FDG-PET in LTx model rats. The method
was able to achieve high accuracy with the sensitivity of 96%
and specificity of 91%. Additional study on the visualization of
the decision-making basis of deep learning will be required torefine this method for clinical practice applications.

Acknowledgements
Collaborators

Miwako Takahashi, Yuma Iwao, Taiga Yamaya (NIRS-QST)
Hideaki Haneishi (Chiba University)
Masaaki Sato, Haruhiko Shiiya (University of Tokyo)

References
[1]

[2]
[3]
[4]
[5]
[6]

D.C. Chambers, et al., I.S.H.L. Transplantation, “The Registry of the International Society for Heart and Lung
Transplantation: Thirty-fourth Adult Lung And Heart-Lung Transplantation Report—2017; Focus Theme: Allograftischemic time”, J Heart Lung Transplant, 2017
G.M. Verleden, et al., “Chronic lung allograft dysfunction: Definition, diagnostic criteria, and approaches to treatmentA consensus report from the Pulmonary Council of the ISHLT”, J Heart Lung Transplant, 2019
S.E. Verleden, et al., “Role of 18F-FDG PET/CT in Restrictive Allograft Syndrome After Lung Transplantation”,
Transplantation, 2019
S. Stewart, et al., “Revision of the 1996 Working Formulation for the Standardization of Nomenclature in the Diagnosis
of Lung Rejection”, J Heart Lung Transplant, 2007
J. Deng, et al., “ImageNet: A large-scale hierarchical image database”, CVPR, 2009
K. He, et al., “Deep Residual Learning for Image Recognition”, arXiv, 2015

[7]

L.C. Chen, et al., “Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation”, arXiv, 2018

[8]
[9]

L. Liu, et al., “On the variance of the adaptive learning rate and beyond”, arXiv, 2020
K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition”, arXiv, 201478

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

慢性疼痛 SPECT への深層学習の応用
Deep learning approach to chronic pain SPECT
鈴木 海斗 QST リサーチアシスタント/千葉大学 (山谷研究室 修士 2 年生)
Kaito Suzuki, QST research assistant / Chiba University (Yamaya-lab, M2)
はじめにIntroduction

慢性疼痛，すなわち「標準治療期間を超えて持続す
る痛み，あるいは進行性の非がん性疼痛に基づく痛み」は，複雑な要因が絡み合う疾患であり，治療法選択に直結する診断法はまだ確立されていない．よって，多種多様な治療アプローチを施して，症状変化を見ながら疾患原因の探索が行われている．具体例として，注意欠陥・多動性障害（ADHD）治療薬を投与することで慢性疼痛の症状が改善されることがあるが[1]，ADHD 治療薬が有効かどうかを治療開始前に判別することは困難である．一方，慢性疼痛の根本原因を突き詰めるため，中枢神経異常の診断に有効な
脳血流 SPECT 検査が試行されている．そこで本研究では，脳血流 SPECT から慢性疼痛の鑑別診断を行う
ことを課題とした．具体的には，近年画像認識分野において注目されている深層学習によるアプローチを
脳血流 SPECT に適用し，慢性疼痛の患者ごとに，ADHD 治療薬が有効かどうかを治療開始前に判定することを目指す．本稿では，コンセプト実証の第一歩として，機械学習により慢性疼痛患者と健常者の分類を行い，原因部位を分析したので報告する．

Chronic pain, which persists beyond the expected time frame
for treatment, or is progressive non-cancer pain, is considered
as a pathological state with various factors involved, and the
diagnosis method which leads to exact treatment has not been
established yet. The cause of the pain is identified after
applying a variety of approaches to its treatment. Recently, Itoet al.[1] reported that some patients with chronic pain can betreated using drugs for attention deficit hyperactivity disorder(ADHD). Accurate diagnosis for patients who are responders
or non-responders to the ADHD-drugs can help medical staff
lead their patients to appropriate treatment and avoid uneffective drugs. Cerebral blood flow SPECT (CBF-SPECT) is
one of the modalities to investigate central nervous systemabnormalities, however, the usefulness of CBF-SPECT for
realizing chronic pain treatment has not been established yet.
Therefore, we focus on deep learning, which is useful in thefield of image recognition, to analyze CBF-SPECT data. We
have carried out the study described here in which patients andhealthy controls were classified and the causal regions wereanalyzed as a preliminary step to investigate the usefulness ofdeep learning in predicting the effects of chronic pain
treatment.

Figure 1 Three proposed methods to apply VGG16 to multi-slice SPECT data: (a) a single slice copy (SSC) method, (b) aneighboring slice selection (NSS) method, and (c) a random slice selection (RSS) method.

79

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方法

Methods

慢性疼痛患者 14 名と健常者 14 名の脳血流 SPECT
画像を対象とした（IRB 承認番号 20-011（QST）,
2020221NI（東大病院））．患者群は，ADHD 治療薬が有効であった患者であり，脳血流 SPECT は治療開始前に撮像されたものである．

Cerebral blood flow SPECT images of 14 healthy controls and
14 patients with chronic pain as labeled by physician interviews
and diagnosis were used as the original data (IRB approval 20011 (QST) and 2020221NI (University of Tokyo Hospital)).
Patients were selected from a group of responders to ADHDdrugs.

健 常 者 と 慢 性 疼 痛 患 者 の 分 類 は ， Deep
Convolutional Neural Networks(DCNN)により行った．患者数が限られる疾患では，学習データ数の確保が問題となる．そこで，汎化性能を向上させる手法であるファインチューニング[2]及び mixup[3]を用いた．ファインチューニングとは別のデータセットによって学習済みのモデルを再学習する手法で，利用するモデルとして ImageNet と呼ばれるデータセッ
トにより学習された VGG16[4]を選択した．また，mixup とは 2 つのデータとラベルに対して線形補完することで新しくデータを作る手法で，データの水増しを行うことが出来る．モデルの精度はダブルク
ロスバリデーション[5]を行い検証した．

Deep convolutional neural networks (DCNNs) were used toclassify chronic pain patients and healthy controls. To deal with
the issue of limited data size, which is often seen in patientstudies, we used the fine-tuning method [2] and the mix-up
method [3] to improve generalization performance. The finetuning method retrains a previously trained model on adifferent dataset. We chose the VGG16 [4], which was trainedon the ImageNet dataset, as the classification model. The mixup method is used for data augmentation, where two data andlabels are linearly complemented to create new data. We
verified the accuracy of the classification model by double
cross-validation [5].
In general, central nervous system abnormalities are
considered to appear as three-dimensional (3D) information.

一般的に中枢神経異常は 3 次元的な情報として現れると考えられるため，立体的な情報を含むようなデータで学習を行うことでより性能が向上すると考えた．しかし，患者の 3 次元画像をそのまま入力として用いることは，計算量の観点からもデータ数の観点からも問題があり，今回は 2 次元スライス単位での処理を行うこととした．一方で，VGG16 は，カラー画像の赤（R）, 緑（G）, ⻘（B）を想定した 3チャンネルの入力が可能である．そこで，スライス選
択手法について検討を行った．具体的には，(a) 3 チ
ャンネルの全てに同一のスライス情報を入れる方法（SSC），(b)連続した 3 スライスを 3 チャンネル分のデータとして入力に与える方法（NSS），(c)ランダ
ムに選出した 3 スライスをそれぞれのチャンネルとする手法（RSS）を比較した．全てにおいてサイズは224x224 の 3 チャンネル画像とし，それぞれ 1148
組のデータセットを作成した．それぞれのデータセットの構成を Figure 1 に示す．

Therefore we think that training with 3D information is expected
to improve performance. However, using the patient's 3D
image as input is problematic in terms of both computational
complexity and the number of data, and we decided to use 2D
slices of data. On the other hand, the VGG16, which was
originally developed for color image analysis, has threechannels of input, red (R), green (G) and blue (B). In order toutilize fine tuning properly, we proposed three different
methods of the slice selection for each R, G and B input
channel. We created three datasets and trained them tocompare the accuracy of three methods: (a) a single slice copy(SSC) method in which all three channels contained the same
slice information, (b) a neighboring slice selection (NSS)
method in which three sequential slices were input as data forthree channels, and (c) a random slice selection (RSS) method
in which three randomly selected slices were combined to form
three channels. All images were 224x224 three-channel
images, and each dataset consisted of 1148 pairs. The
configuration of each dataset is shown in Figure 1.

その後、深層学習によって着目された領域を可視化し，脳のどの部位が疾患に関わっているかを分析するために Grad-CAM[6]を適用した．Grad-CAM では，対象のクラスと判定されるために入力画像のどの部分の寄与が大きいかを heatmap として得ることができる．

We used Grad-CAM [6] to visualize the regions focused on by
deep learning and to analyze which regions of the brain are
involved in the chronic pain mechanism. In Grad-CAM, we
obtained a heatmap of which parts of the input image
contribute the most to being determined as the class.

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次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

結果及び考察Results and discussion

チャンネルの構成が異なる 3 種のデータセットで学習を行った結果を Table 1 に示す．ここで ACC(accuracy)は全体の分類精度を，TPR (true positiverate)は正しく患者画像と分類された割合を，FPR(false positive rate）は誤って患者画像と分類された割合を示す．

Table 1 summarizes the results. The accuracy (ACC) indicates

3 つのデータセットそれぞれについて概ね良好な精度を得られており，慢性疼痛に対する深層学習によるアプローチが有効であると考えられる．特に 3次元的な構造を有するデータセット(b)と(c)は，単一スライスの情報しか持たない(a)と比べ ACC，TPR，
FPR のいずれも優れた値を示していることがわかる．ここから，データの Axial 方向の持つ情報が判定に際して有利に働いていることが示唆される．一方で，連続するスライスを選択する(b)と，ランダムなスライスを選択する(c)を比較すると，微妙な差ではあるが(c)のほうが勝っていることがわかる．すなわ
ち，隣接する 3 スライスという連続性はあるが非常に限られたエリアの情報よりも，連続性は失うがランダムに広範囲から選出したスライスのほうが判定に有利に働くことがわかった．

suggesting that the deep learning approach is effective for

もっとも優れた結果を示したデータセット(c)において，Grad-CAM によって可視化されたモデルの判断根拠の一例を Figure 2 に示す．健常者画像では
注目領域はばらばらであったが，患者画像では前頭葉領域への注目が高い傾向が見られた．これは，前頭葉に異常があると考えられている ADHD 患者の医学的知見と[7]とも一致する．

region. This correlates with medical findings of frontal lobe

the overall classification accuracy, the true positive rate (TPR)
indicates the percentage of correctly classified patient images,
and the false positive rate (FPR) indicates the percentage ofincorrectly classified patient images.
High accuracy is obtained for each of the three datasets,diagnosis of chronic pain. In particular, datasets (b) and (c),which have a three-dimensional structure, show better ACC,
TPR and FPR than dataset (a), which only has information ona single slice. This suggests that the information in the axial
direction of the data has an advantage in making decisions.
Furthermore, we compare (b), which selects sequential slices,with (c), which selects random slices, and we see that (c) is
superior. In other words, a randomly selected slice from a large
area, although continuity is lost, is more advantageous for
decisions than information from a continuous but very limitedarea.
On the dataset with the best results (c), the basis for themodel's decision visualized by Grad-CAM is shown in Figure
2. High attention is given to the patient image's frontal lobe
abnormalities in ADHD patients [7], suggesting the validity ofthe proposed method.

Table1 Accuracy (ACC), true positive rate (TPR) and false positive rate (FPR) of each dataset.

Dataset

ACC[%]

TPR[%]

FPR[%](a) single (SSC)

90.53

85.53

4.46

(b) neighboring (NSS)

92.85

89.46

3.75

(c) random (RSS)

93.39

89.82

3.04

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次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 2 Examples of Grad-CAM results (left) and original images (right) in the RSS dataset for a patient (upper) and a healthy
control (lower). The areas that the deep learning algorithm watched with care are visualized in a color scale.

まとめ

Conclusions

本研究ではファインチューニングを用いること In this study, we applied a deep learning approach with fine
で，小規模データであっても，慢性疼痛患者と健常者 tuning to CBF-SPECT and showed it to be effective in theの脳血流 SPECT 画像に対して，深層学習で良好な分 differential diagnosis of healthy controls and ADHD-drug類 精 度 を 得 る こ と が で き た ． す な わ ち ， 脳 血 流 responder patients with chronic pain. As for the method to
SPECT への深層学習によるアプローチが，ADHD 治
select three slices from a volumetric SPECT image, the療薬が有効な慢性疼痛の鑑別診断に有効であること
random slice selection method showed the most accurateが示唆された．ランダムに 3 スライスを選択して学
results. Furthermore, by using Grad-CAM to visualize the basis
習を行うことで，3 次元的な情報が付加されより，よfor the model's decision, we observed similarities between the
り高い精度の結果が得られることを示した．さらに，
Grad-CAM によりモデルの判断根拠を可視化するこ model's decision and the medical perspective.
とでモデルによる判断の妥当性を検討し，医学的見
地との類似性を見出すことができた．

Acknowledgements
Collaborators

Yuma Iwao, Miwako Takahashi, Taiga Yamaya (NIRS-QST)
Satoshi Kasahara, Hiroyuki Oka, Ko Matsudaira (University of Tokyo Hospital)
Hideaki Haneishi (Chiba University)

References
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]

Ito, N., et al., Diagnosis and drug therapy of ADHD that is being coexisted with chronic pain. Journal of Musculoskeletal
Pain Research, 8, 209-213, 2016 (in Japanese).
Pan, S. and Yang, Q. A survey on transfer learning. IEEE Trans Knowl Data Eng 22, 1345-1359, 2010.
H. Zhang, M. Cisse, Y. N. Dauphin, and D. Lopez-Paz. Mix-up: Beyond Empirical Risk Minimization. International
Conference on Learning Representations, 2018.
K. Simonyan, A. Zisserman. Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition. International
Conference on Learning Representations, 2015.
Filzmoer, P., Liebmann, B. and Varmuza, K. Repeated double cross validation. Journal of Chemometrics 23, 160-171, 2009.
Selvaraju, R. R. et al. Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization.
Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 618-626, 2017.
Shue, K, L, and Douglas, V. Attention deficit hyperactivity disorder and the frontal lobe syndrome. Brain and Cognition
20, 104-124, 1992.

82

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術中リンパ節核医学診断
Nuclear medicine for intraoperative lymph node diagnosis
高橋 美和子 主幹研究員
Miwako Takahashi, Principal Researcher
はじめにIntroduction
Anti-cancer therapies are now mainly composed of surgery,

現在のがん治療には、主に、外科的治療、化学療法、放射線治療があり、単独あるいはそれらの組み合
わせによって行われている。特に外科治療は、適切に患者さんを選択できれば、数時間で体内にある癌を全て摘出できるため、多くの固形癌で高い治療効果を得ることができる。

chemotherapy, radiotherapy, and their combinations. If an
appropriate candidate is selected, surgery is still a mainstay inthe cure and control of most solid cancers.
However, surgical therapy cannot avoid being invasive, andthat can lead to postsurgical complications, which result in poor
prognosis. The Japanese Society of Gastrointestinal Surgery

しかし、外科的治療は、切除部位や範囲によっては大きな侵襲を伴い、これによって生じた合併症は、予後を悪化させる可能性がある。日本消化器外科学会
が、2011-2017 年に消化器系外科治療が行われた症例を対象とした全国規模の調査を行った[1]。約 380
万症例についての詳細データが分析された結果、術死亡率は減少傾向であるものの、合併症率は上昇傾向であることが明らかになった。もっとも高い合併
症率は約 20%で、食道切除術と膵十二指腸切除術にみられた。この 2 つの外科治療の共通点は、神経や血管が密に存在する体の深部を含む広い範囲に術侵襲が及ぶ点である。合併症率が年々上昇傾向である
要因として、手術適応患者の年齢が上昇傾向にあることが挙げられている。

investigated cases for patients who underwent gastrointestinal
surgery from 2011 to 2017, and 3,800,000 cases [1], where theSociety found the operative mortality rates had been
decreased gradually, but the postoperative complication rates
were increasing. Higher complication rates of around 20%
were

observedinesophagectomy

andpancreatico-

duodenectomy. These two surgeries have a common aspectthat they involve deep and large areas where nerves and bloodvessels are densely located. The Society said that one of thefactors for the gradual increases of complication rates wasprobably due to more elderly people becoming a candidate forsurgery in recent years.
Less-invasive

surgeryis

expectedtoreducethepostoperative complications [2]. One method is to reduce thedegree of invasiveness of surgical procedures themselves. A
combination of thoracoscopic and laparoscopic surgery is

従って、外科治療の低侵襲化が重要な課題となっている[2]。解決法の一つは、術操作の低侵襲化であり、鏡視下手術、さらにはロボット支援鏡視下手術が発達してきた。食道癌に対する外科治療では、開胸・開腹による手術に比べ、ロボット支援鏡視下手術は肺炎や循環器系合併症率の低下、術後疼痛が軽減したとする報告が蓄積されつつあり、手技の低侵襲化が合併症の軽減に有効であることが示唆されている[3]。

promising compared to the conventional open thoracic andopen abdominal surgery. Furthermore, robot-assisted surgery
is now available, and it has been demonstrated that havelowered the rate of postoperative complications, such as
pneumonia, cardiac disturbance, and postoperative pain.
Therefore, the less-invasive surgical procedures can beeffective to decrease the severity of complications [3].
Another approach to avoid complications is to reduce thearea of surgery or to leave the high-risk lymph node (LN) area

次に期待されているのは、切除範囲の縮小化である。合併症を来しやすい領域のリンパ節郭清を省略
できれば合併症を避けられる。一般に、癌に対する侵襲は、原発巣のみならず、広い範囲のリンパ節郭清が関与している[4]。また、リンパ節の近傍には、神経や血管が密に存在し、リンパ節郭清の際、これらの障without dissection. Generally, surgical invasion depends on theextent of the area of dissection [4]. As nerves and bloodvessels are located densely near LNs, LN dissection isassociated with their impairments. Especially, the impairmentsof recurrent laryngeal nerves, which is responsible for the
movement of laryngeal intrinsic muscles, alters swallowing

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次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

害が避けられない事に起因する。とくに、嚥下機能に関わる神経障害は、誤嚥を起こしやすくなり、これにより起きる誤嚥性肺炎は死亡の原因にもなっている。しかし、現在、外科治療中にリンパ節転移を診断する手法は確立されていない。それゆえ、根治性を維持するために、転移の可能性が少しでもあるリンパ節領域はすべて郭清することが標準治療となっている[5,6]。

functions, leading to aspiration and pneumonia, which can bea cause of postoperative death. Intraoperative methods todiagnosis for metastatic LNs have not been established yet.
Therefore, in order to realize curable surgery for cancer, LN
dissection for 2- or 3-fields, namely, cervical, thoracic andabdominal node regions, is accepted as a standard [5, 6].
Then, we focused on FDG-PET, which is widely used for
diagnosis of various malignant tumors. If we identify metastatic
LNs accurately, we can leave non-metastatic LN regions

そこで私達は、癌診断に広く利用されている FDGPET に着眼した。術中にリンパ節転移診断を正確に行えれば、リンパ節郭清を縮小し、術後合併症を軽減できると期待される。まず、術前に撮像された FDGPET のリンパ節の所見を、外科医が術中に見ている術野に対応させることを検討した。しかし、術中の患者体位は事なり、また、術操作によって内臓器の位置はその都度偏位する。このため、術前に取得された
FDG-PET を術中リンパ節診断に応用することはほぼ不可能であると判断した。また術前 FDG-PET 所
見をもとに、リンパ節領域単位でみたリンパ節転移
診断能は感度 24%、特異度 97%と、癌を取り切ることを目的とした外科治療においては十分ではなかった[7]。そこで、術中にリンパ節の FDG 集積を計測することで、感度の上昇と、位置の同定をその場で行えると考えた。

without any invasion, leading to a reduction in postoperativecomplications. First, we tried to apply pre-operative FDG-PET
images for intraoperative LN diagnosis, but the patient’s
posture was different, and organs were shifted by the operative
procedures, making it difficult to identify LNs which weresuspected of metastasis on preoperative FDG-PET images. In
addition, LN region-based analysis showed that preoperative
FDG-PET diagnosis of metastatic LNs had a sensitivity of 24%
and specificity of 97% [7]. This sensitivity was too low to realize
curable surgery. Then, we had an idea that intraoperative
measurement of FDG would allow us to diagnose LNs with
better sensitivity.
There are numerous commercially available gamma-ray
measurement devices, though all of them are a probe type;they have been developed for sentinel node detection [8].
Recently the devices have also been applied for detection ofannihilation-radiation emitted from positron-emitters such as
18F, 68Ga and 89Zr [9-12]. Moreover, the combination of the

すでに術中に使用可能なガンマ線計測器は存在す
probe-head and a da Vinci surgical system has been
るが、いずれもプローブ型で、主にセンチネルリンパproposed, in which a forceps type arm of the da Vinci surgical
節診断を目的に発展してきた[8]。その後、シングル
system folds the probe-head to detect radioactivity [13].
ガンマ線のみならず、18F、68Ga、89Zr などを用いて、 However, probe-type devices detect all incoming gamma-rays
消滅放射線を計測できるプローブ型検出器や[9- from the probe-axis, which can cause false-positive
12]、検出器を腹腔鏡手術の際に使用する鉗子に持た judgements. Then we propose a new type radioactive
せるといった試みがなされている[13]。しかし、プロ measurement device, a “Forceps-type mini PET”. Two
ーブ型の場合は、検出器方向に存在する生理的集積 detectors are mounted on the top of the forceps, which detect部位からガンマ線混入や、深さ方向の情報が欠落し a pair of annihilation-radiation using the two detectors. Thisてしまうという課題が残っている。そこで、PET の approach makes the best use of advantages of PET
同時計測の技術を取り入れて、鉗子のハサミのそれ technology.
ぞれに検出器を搭載すれば、目的領域以外からのガ
We performed a preliminary study for 20 patients with
ンマ線の混入を除外できると考えた。
esophageal cancer, who underwent FDG-PET followed bysurgery on the same day. All LNs were harvested from

私達は予備試験として、FDG-PET と同日に手術が実施された食道癌患者 20 例に対し摘出リンパ節の放射能計測を行った。本研究では、この予備試験結果
から装置性能を策定し、検出器の試作を行った。次いで、装置をもちいることで期待される診断能を明らかにした。最後に、リンパ節の放射能濃度とその他の計測値との関係についても明らかにした。

extracted specimens, their radioactivity was calculated, andthey were pathologically diagnosed. In this study, we
determined the performance specifications of the proposed
forceps-type mini PET based on these LN data. Next, weestimated the diagnostic capability using the detector
performance,andfinally,

wefurther

investigatedthecharacteristics between the radioactivity and other metrics of
the LNs.

84

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

予備試験による検出器性能策定

Preliminary study for determination of performance
specifications

予備試験は 2014 年〜2016 年に東京大学医学部附属病院で行った。プロトコールを簡単に説明すると、 Our preliminary study was conducted in the University of
手術適応のある食道癌患者 20 例に対し、朝 10 時に Tokyo Hospital from 2014 to 2016. The protocol was as follows.
FDG（4.5MBq/kg）を投与し、50 分後から術前 FDG- FDG-PET was performed for patients with esophageal cancer,
in which 4.5 MBq/kg of FDG was injected intravenously at 10
PET を行い、同日 13 時から外科治療を開始し、郭清
am. At 1 pm on the same day, esophagectomy with curative
されたリンパ節 1 つ 1 つをウェルカウンターで放射
intent was started. After the dissection of the LNs, we
能計測を行った（Figure 1）。合計 1073 個のリンパharvested all LNs from the extracted specimens and measured
節のうち、病理学的にリンパ節転移と診断されたの their radioactivity using a well-type counter (Figure 1). Amongは 38 個（3.5%）であった。ウェルカウンターで計測 the total of 1073 LNs, 38 (3.5%) metastatic LNs were included.
された放射能計測値は、投与時刻からウェルカウン Decay-correction was performed for the counts measured by
ター計測時刻までの経過時間を用いて、FDG 投与時 the well-type counter to those at the time of FDG injection
刻へと減衰補正（decay correction）を行った。後日 according to the time relapses. The metastatic LNs had higher
得られた病理学的リンパ節診断と比較したところ、 radioactivity than non-metastatic LNs (metastatic LNs vs. non放射能計測値(decay-corrected cps)は、転移リンパ metastatic LNs; 4,753 vs. 256 decay-corrected cps. p<0.001).
節で有意に高い値を認めた（転移 vs 非転移リンパ This result suggested that FDG is a potentially useful marker
節； 4,753vs. 256, p<0.001; t-test）。この結果から、 for navigation surgery in esophageal cancer. Receiver
FDG 集積程度が術中の転移リンパ節のバイオマーカ operating characteristic (ROC) analysis showed the mostappropriate threshold was 840 decay-corrected cps, whichになりうる可能性が示された。Receiver Operating
provided higher diagnostic ability compared to the weight of the
Characteristic (ROC)解析を用いて、もっとも高い診
LNs or their shortest diameter [7].
断 能 を 得 る た め の 放 射 能 閾 値 は 840(decaycorrected cps)であり、リンパ節重量、リンパ節短径
To convert “decay-corrected cps” into “radioactivity [Bq]” atthetime of surgery, the cross-calibration factor between theよりも高い診断能であった[7]。
FDG-dose calibrator and the well-type counter was calculated

Decay-corrected cps を術中時間の放射能へ変換するため、ウェルカウンター[cps]と投与量[Bq]の校
正値を計測したところ 5.9Bq/cps であった。術中計
測時刻を FDG 投与から 6 時間後とした場合、予備試
験で得られた 840(decay-corrected cps)は、620Bqと算出される。620Bq を閾値とした場合、今回得られたリンパ節における転移リンパ節診断能は、感度94％、特異度 79%と算出された。

as 5.9 Bq/cps, then 840 decay-corrected cps was converted to620 Bq at the assumed time of intraoperative measurement,
which is 6 hours after the FDG injection. This thresholdprovided sensitivity of 94% and specificity of 79% for the LNs
obtained from this preliminary study.
Intraoperative measurement time is probably up to 30 s. In
order to obtain more than 100 counts from a subject with 620
Bq for 30 s, the detector sensitivity needs to be 0.5% or more.

術中計測時間は 1 回あたり 30 秒程度までと考え、620Bq を術中 30 秒で 100 カウント計測するための検出器に要求される検出感度は 0.5%と算出された。

Figure 1 Flow chart of the preliminary study.

85

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Plotting radioactivity of all lymph nodes

リンパ節の放射能計測値の分布

A plot of radioactivity of all LNs is shown in Figure 2. The X-

予備試験で得られたリンパ節の放射能計測値の分
布を Figure 2 に示す。X 軸はリンパ節番号で、放射能計測値の順に番号付けを行った。特に計測値
800Bq から 8400Bq では転移リンパ節と非転移リン
パ節がオーバラップして存在しているため、分離が難しいことが分かる。一方で、800Bq より低い放射能濃度をもつ LN はほぼ非転移リンパ節であることが分かる。

axis means the number of LNs according to the amount of eachradioactivity. From 800 Bq to 8400 Bq, the data of metastaticand those of non-metastatic LNs were overlapped, and it
seemed to be difficult to separate them. LNs lower than 800 Bq
were almost non-metastatic LNs.

Figure 2 Radioactivity [Bq] plots of each lymph node (LN). Red circle, metastatic LN. Blue square, non-metastatic LN.

Details of false-negative LNs

偽陰性リンパ節についての検討

The LNs obtained from the preliminary study included 38

予備試験で得られた転移リンパ節 38 個のうち、閾
値 620Bq よりも低い放射能濃度を呈したリンパ節は2 個で、それぞれ 55Bq、538Bq であった。前者は反回神経リンパ節で、病理学的に癌がリンパ節内に占拠 し て 認 め ら れ る サ イ ズ が 2mm を 超 え ず 、micrometastasis に分類された[14,15]。
一般に、2mm以下の転移は、予後に関連する転移であるのかどうか、現在、定まった結論には至っていない。今回の予備 試 験 で は 、 癌 細 胞 の 塊 が 2mm を 超 え な いmicrometastasis あるいは、さらに小さな 0.2mm 以
下の isolated tumor cells を呈するリンパ節は 6 つあり、うち 5 つは閾値 620Bq を超える放射能濃度で計測された。サイズによる部分容積効果以外にも、グルコーストランスポータの発現量など、偽陰性の要因があることが示唆された。

metastatic LNs. Among them, two LNs had lower radioactivity
than the threshold of 620 Bq, one was 55 Bq, and the otherwas 538 Bq. The former was a recurrent laryngeal nerve LN,
in which metastatic tumor cells were only 2 mm, and classified
as micrometastasis [14, 15]. It is still controversial whether
such micrometastasis will develop recurrence or cause further
metastasis.

In

this

preliminary

study,

six

LNs

were

micrometastasis or isolated tumor cells which were defined asa tumor cell cluster smaller than 0.2 mm. Five of them showed
higher radioactivity than the threshold of 620 Bq. The cause of
the false-negative is not only due to the partial volume effectbut also due to FDG accumulation mechanisms such as low
glucose transporter expression.

86

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Details on false-positive LNs

偽陽性についての検討

The LNs obtained from the preliminary study included 1035
予備試験で得られた非転移リンパ節 1035 個のうnon-metastatic LNs. Among them, 222 LNs had higher
ち、閾値 620Bq よりも高い放射能濃度を呈したリン
radioactivity than the threshold of 620 Bq. The false-positive
パ節は 222 個で、擬陽性率は 21.4%であった。主なrate was 21.4%. According to the node station, the highest rate
リンパ節領域ごとのに分析すると、擬陽性率がもっ was found in subcranial LNs with 53.8%, followed by main
とも高いのは気管分岐部リンパ節で 53.8%、次いで、 broncus LNs with 39.6%. These areas frequently showed mild
主気管支下リンパ節 39.6%であった。一般に、この to moderate FDG accumulation in routine clinical practice, in
領域の FDG 集積は高い傾向があり、軽微で非特異的 which it is considered to be a slight inflammation related with
な炎症を起点とした反応性リンパ節への集積による slight pneumonitis or non-specific inflammation occurred when
inhaled foreign substances to prevent them entering into the
可能性がある。Table1 に主なリンパ節領域の詳細を
lungs[16]. Other false-positive rates of representative node示す(上から順に、頚部傍食道、鎖骨上、反回神経、 stations are shown in Table 1.
気管気管支、気管分岐部、主気管支下、胃噴門、胃小湾、肝動脈幹前上部リンパ節領域)。

Table1. Representative node stations and diagnostic results using the threshold of 620 Bq
Name of node station

LNs [n]Cervical paraesophageal

True

False

False positive

Positive

Negative

Positive

Negative

rate [%]

52

4

39

9

0

18.8

Supraclavicular

178

2

146

30

0

17.0

Recurrent nerve

116

4

86

25

1

22.5

Tracheobronchial

21

0

17

4

0

19.0

Subcranial

44

5

18

21

0

53.8

Main bronchus

110

4

64

42

0

39.6

Left cardiac

92

3

81

8

0

9.0

Lesser curvature

205

11

161

32

1

16.6

Common hepatic artery

21

0

13

8

0

38.1

放射能計測値と他のリンパ節計測指標との比較

Comparison between radioactivity and other metrics

放射能計測値とリンパ節重量Radioactivity and weight
A plot of the radioactivity and the weight of each LN is shown

リンパ節の放射能計測値と重量の分布図を Figure
3 に示す。放射能計測値の外れ値（全リンパ節平均±
2SD より高い）を 2 つ認め（237098、99668[decaycorrected cps]）、これを除外した。放射能計測値とリンパ節の重さには、転移リンパ節、非転移リンパ節
それぞれに有意な相関関係を認めた（spearmanʼscorrelation coefficient=0.726, p<0.001）。重量による転移リンパ節診断能を試みた場合、ＲＯＣ解析による最適閾値は 126mg で、感度 82%、特異度 76%と計算され、放射能計測値による判別より低い結果であった。

in Figure 3. Two outliers of radioactivity （ 237098 、 99668[decay-corrected cps]）, which is higher than the average +2SD, were excluded. There were significant correlations
between the radioactivity and the weight, both in metastatic
LNs and non-metastatic LNs （ Spearman’s correlation
coefficient, p<0.001）. ROC analysis on LN weight provided
the appropriate cut-off value of 126 mg, by which sensitivity of
82% and specificity of 76% were obtained. Diagnostic
capability using weight was less effective compared to theradioactivity.

Radioactivity and short diameter

放射能計測値とリンパ節短径

A plot of the radioactivity and the shortest LN diameter is

リンパ節の放射能計測値とリンパ節短径の分布図

shown in Figure 4. Two outliers of radioactivity were excluded.

87

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

There was a significant correlation between the radioactivity

を Figure4 に示す。2 つの外れ値は除外した。放射能
計測値とリンパ節の短径には有意な相関関係を認めた（spearman correlation coefficient, p<0.001））。
短径による転移リンパ節診断能を試みた場合、ＲＯ
Ｃ解析による最適閾値は 5.5mm で、感度 84%、特異度 74%と計算され、放射能計測値による判別より低い結果であった。

and the shortest LN diameter （ Spearman correlation
coefficient=0.754, p<0.001）. ROC analysis on the shortest LN
diameter provided the appropriate cut-off value of 5.5 mm, bywhich sensitivity of 84% and specificity of 74% were obtained.
Diagnostic capability using the shortest diameter was lesseffective compared to the radioactivity.

Prototype and detector sensitivity test

検出器の試作と感度試験

To select a scintillator crystal, Monte Carlo simulation was

シンチレータ結晶を選定する目的に、600Bq の放射能をもつ 5mm 直径の球をリンパ節と見立て、4×8×10mm3 角柱の GAGG、LYSO、BGO を想定し、モンテカルロシミュレーションを行った。その結果、検出感度はそれぞれ、0.157%、0.609%、0.96%と算出された。よって、最も高い感度が得られた BGO（Bi4Ge3O12）を採用することとした。シンチレータ
は、鉗子先端と一体化し、直径 12mm（既存の腹腔鏡ポートの内径）を超えず、かつ鉗子のように使用可
能な強度を条件とし作成した。完成イメージとして既製品の鉗子の先端に結晶を搭載した状態の写真を
Figure 5 に示す。

performed under the conditions as follows: 5 mm diameter
sphere as LN, 4×8×10 mm3 rectangular column scintillator
crystal made of GAGG、LYSO、or BGO. As a result, respective
values of 0.157%、0.609%、or 0.96% were obtained, and we
decided to use BGO（Bi4Ge3O12）for our detector. The detector
was made under the following conditions: not to exceed 12 mm
in diameter, which is the same as a trocar inner diameter forlaparoscopy, and to keep the strength for forceps-like-use. An
image of our prototype is shown in Figure 5, in which thedetector was mounted on the tips of the forceps.
The BGO scintillator crystals were coupled to the 3 mm
MPPC (Hamamatsu photonics K.K., Hamamatsu). We
calculated 1.27% detector sensitivity for a22

Na source

BGO 結晶は 3mm 角の受光素子 MPPC（浜松ホトニクス社製）と結合させ検出器検出器を作成した。
22
Na 点線源（21.38kBq）を用いて感度計測を行った
ところ、検出器感度 1.27%を得た。

(21.38kBq).

Figure 3

Figure 4 Distribution of LNs’ radioactivity and shortest

Distribution of LNs’ radioactivity and weight.

Lines are the first-order approximation equations. There isdiameter. Lines are the first-order approximation equations.

significant correlation in metastatic LNs (r=0.726, p<0.001)

There is significant correlation in metastatic LNs (r=0.437,

and in non-metastatic LNs (r=0.870, p<0.001). Red circle,

p<0.008) and in non-metastatic LNs (r=0.739, p<0.001).

metastatic LNs; Blue square, non-metastatic LNs.

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次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

Figure 5 A prototyped forceps-type PET.

Conclusion

まとめ

We proposed a new forceps-like device, which detects

同時計測により消滅放射線を計測する鉗子型 PETを提案し、術中にリンパ節転移診断を行うために要求される検出器感度は 0.5%以上であることを明らかにした。作成した鉗子先端部へ搭載可能な検出器を作成し、検出器感度 1.27%を達成した。これにより 94%の感度と 79%の特異度をもった術中転移リン
パ節診断が期待される。

annihilation-radiation by the coincidence counting method. We
determinedthedetector

sensitivity

necessaryforintraoperative LN diagnosis as 0.5% or more. We obtained
1.27% detector sensitivity with our prototype, which would
provide us 94% sensitivity and 79% specificity for metastatic
LN diagnosis before LN resection.

Acknowledgements
Collaborators
Yasuyuki Seto, Susumu Aikou, Ryohei Iwata, Shuntaro Yoshimura, Kenichiro Ogane （U of Tokyo）
Shigeki Ito (Mirai Imaging, Corp.)
Ryotaro Ohashi (Chiba University, B3)
Han Gyu Kang, Sodai Takyu, Fumihiko Nishikido, Taiga Yamaya (NIRS-QST)
Grant
AMED (20hm0102078h)
References[1] Hasegawa H, et al., “Surgical outcomes of gastroenterological surgery in Japan: Report of the National Clinical Database2011-2017.” Ann Gastroenterol Surg. 2019; 20:426-450.
[2] Seto Y. ”Essential Updates 2018/2019: Essential Updates for esophageal cancer surgery” Ann Gastroenterol Surg.
2020;18:190-194.
[3] Van der Sluis PC, et al., “Robot-assisted Minimally Invasive Thoracolaparoscopic Esophagectomy Versus Open Transthoracic
Esophagectomy for Resectable Esophageal Cancer: A Randomized Controlled Trial.” Ann Surg. 2019; 269:621-630.
[4] Matsuda S, et al., ”Three-field lymph node dissection in esophageal cancer surgery.” J Thorac Dis. 2017; 9:S731-S740.
[5] Tachibana M et al. “Clinical outcomes of extended esophagectomy with three-field lymph node dissection for esophageal
squamous cell carcinoma.” Am J Surg. 2005; 189:98-109.
[6] Tachimori Y, et al. “Efficacy of lymph node dissection by node zones according to tumor location for esophageal squamouscell carcinoma.” Esophagus. 2016; 13:1-7.

89

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

[7]
[8]
[9]
[10]
[11]
[12]
[13]
[14]
[15]
[16]

Yoshimura S, et al., “One-by-One Comparison of Lymph Nodes between 18F-FDG Uptake and Pathological Diagnosis in
Esophageal Cancer.” Clin Nucl Med. 2020; 45:741-746.
Bluemel C, et al., “3D scintigraphic imaging and navigation in radioguided surgery: freehand SPECT technology and its clinicalapplications.” Expert Rev Med Devices. 2016; 13:339-51.
Povoski SP, et al., “Feasibility of a multimodal (18)F-FDG-directed lymph node surgical excisional biopsy approach forappropriate diagnostic tissue sampling in patients with suspected lymphoma.” BMC Cancer. 2015; 15:378.
Orsaria P, et al., “PET Probe-Guided Surgery in Patients with Breast Cancer: Proposal for a Methodological Approach.” In
Vivo. 2017; 31:101-110.
El Lakis M, et al., “Radioguided Surgery with Gallium 68 Dotatate for Patients with Neuroendocrine Tumors.” JAMA Surg.
2019; 154:40-45.
Heuveling DA, et al., “Feasibility of intraoperative detection of sentinel lymph nodes with 89-zirconium-labelled nanocolloidal
albumin PET-CT and a handheld high-energy gamma probe.” EJNMMI Res. 2018; 8:15.
Meershoek P, et al., “Robot-assisted laparoscopic surgery using DROP-IN radioguidance: first-in-human translation.” Eur J
Nucl Med Mol Imaging. 2019; 46:49-53.
Hermanek P, et al. “International Union against Cancer. Classification of isolated tumor cells and micrometastasis.” Cancer.
1999; 86: 2668–2673. 21.
Sobin LH, et al. ”TNM Classification of Malignant Tumours. 7th ed.” Hoboken, NJ: Wiley-Blackwell; 2009: 13–15.
Konishi J, et al. “Mediastinal lymph node staging by FDG-PET in patients with non-small cell lung cancer: analysis of falsepositive FDG-PET findings.” Respiration. 2003; 70:500-6..

90次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

イメージング物理研究グループ研究業績 2020（2020 年 1 月 - 2020 年 12 月）
Achievements of Imaging Physics Group in 2020 (Jan. 2020 – Dec. 2020)
1. 研究成果 Research achievements
1.1 原著論文 Peer-reviewed articles (18)[1]
Go Akamatsu, Hideaki Tashima, Eiji Yoshida, Hidekatsu Wakizaka, Yuma Iwao, Takamasa Maeda, Miwako Takahashi,
Taiga Yamaya, "Modified NEMA NU-2 performance evaluation methods for a brain-dedicated PET system with ahemispherical detector arrangement," Biomed. Phys. Eng. Express, 6, 015012, 2020.
[2]
Sodai Takyu, Abdella M Ahmed, Eiji Yoshida, Hideaki Tashima, Masaaki Kumagai, Taichi Yamashita, Taiga Yamaya,"Design study of a brain-dedicated time-of-flight PET system with a hemispherical detector arrangement," Phys. Med. Biol.,
65, 035012, 2020.
[3]
Yukie Yoshii, Hideaki Tashima, Yuma Iwao, Eiji Yoshida, Hidekatsu Wakizaka, Go Akamatsu, Taiga Yamaya, Hiroki
Matsumoto, Mitsuyoshi Yoshimoto, Chika Igarashi, Fukiko Hihara, Tomoko Tachibana, Ming-Rong Zhang, Kotaro Nagatsu,
Aya Sugyo, Atsushi B. Tsuji, Tatsuya Higashi, "Immuno-OpenPET: a novel approach for early diagnosis and image-guided
surgery for small resectable pancreatic cancer," Scientific Reports, volume 10, 4143, 2020.
[4]
Eiji Yoshida, Fujino Obata, Kei Kamada, Taiga Yamaya, “Development of single-ended readout DOI detector withquadrisected crystals,” IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences, Vol. 4, No. 5, pp. 563-569, 2020.
[5]
Andrew Chacon, Benjamin James, Linh Tran, Susanna Guatelli, Lachlan Chartier, Dale Prokopvich, Daniel R. Franklin,
Akram Mohammadi, Fumihiko Nishikido, Yuma Iwao, Go Akamatsu, Sodai Takyu, Hideaki Tashima, Taiga Yamaya, Katia
Parodi, Anatoly Rosenfeld, Mitra Safavi‐Naeini, “Experimental investigation of the characteristics of radioactive beams
for heavy ion therapy,” Med. Phys., 47 (7), pp. 3123-3132, 2020.
[6]
Eiji Yoshida, Hideaki Tashima, Go Akamatsu, Yuma Iwao, Miwako Takahashi, Taichi Yamashita, Taiga Yamaya, “245 psTOF brain-dedicated PET prototype with a hemispherical detector arrangement,” Phys. Med. Biol., 65, 145008, 2020.
[7]
Eiji Yoshida, Hideaki Tashima, Kotaro Nagatsu, Atsushi Tsuji, Kei Kamada, Katia Parodi, Taiga Yamaya, "Whole gamma
imaging: a new concept of PET combined with Compton imaging," Phys. Med. Biol., 65, 125013, 2020.
[8]
Chie Toramatsu, Akram Mohammadi, Hidekazu Wakizaka, Chie Seki, Fumihiko Nishikido, Shinji Sato, Iwao Kanno,
Miwako Takahashi, Kumiko Karasawa, Yoshiyuki Hirano, Taiga Yamaya, "Biological washout modelling for in-beam PET:
rabbit brain irradiation by 11C and 15O ion beams," Phys. Med. Biol. 65, 105011, 2020.
[9]
Akram Mohammadi, Hideaki Tashima, Yuma Iwao, Sodai Takyu, Go Akamatsu, Han Gyu Kang, Fumihiko Nishikido, Eiji
Yoshida, Andrew Chacon, Mitra Safavi-Naeini, Katia Parodi, Taiga Yamaya, "Influence of momentum acceptance on range
monitoring of 11C and 15O ion beams using in-beam PET," Phys. Med. Biol., 65, 125006, 2020.
[10] Kengo Shibuya, Haruo Saito, Fumihiko Nishikido, Miwako Takahashi, Taiga Yamaya, "Oxygen sensing ability ofpositronium atom for tumor hypoxia imaging," Commun. Phys. 3, 173, 2020.
[11] Han Gyu Kang, Taiga Yamaya, Young Been Han, Seong Hyun Song, Guen Bae Ko, Jae Sung Lee, Seong Jong Hong, "Crystal
surface and reflector optimization for the SiPM-based dual-ended readout TOF-DOI PET detector," Biomed. Phys. Eng.
Express 6, 065028, 2020.
[12] Harley Rutherford, Andrew Chacon, Akram Mohammadi, Sodai Takyu, Hideaki Tashima, Eiji Yoshida, Fumihiko Nishikido,
Theresa Hofmann, Marco Pinto, Daniel Robert Franklin, Taiga Yamaya, Katia Parodi, Anatoly B Rosenfeld, Susanna
Guatelli, Mitra Safavi-Naeini, "Dose quantification in carbon ion therapy using in-beam positron emission tomography,"Phys. Med. Biol. 65 235052, 2020.
[13] Abdella M Ahmed, Andrew Chacon, Harley Rutherford, Go Akamatsu, Akram Mohammadi, Fumihiko Nishikido, Hideaki
Tashima, Eiji Yoshida, Taiga Yamaya, Daniel Robert Franklin, Anatoly B Rosenfeld, Susanna Guatelli, Mitra Safavi-Naeini,"A validated Geant4 model of a whole-body PET scanner with four-layer DOI detectors," Phys. Med. Biol. 65 235051, 2020.
[14] Hideaki Tashima, Eiji Yoshida, Hidekatsu Wakizaka, Miwako Takahashi, Kotaro Nagatsu, Atsushi Tsuji, Kei Kamada, Katia
Parodi, Taiga Yamaya, "3D Compton image reconstruction method for whole gamma imaging," Phys. Med. Biol., 65, 225038,
2020.
[15] Han Gyu Kang, Seiichi Yamamoto, Sodai Takyu, Fumihiko Nishikido, Akram Mohammadi, Go Akamatsu, Shinji Sato, Taiga
Yamaya, "Energy spread estimation of radioactive oxygen ion beams using optical imaging," Phys. Med. Biol. 65, 235002,
2020.
[16] Eiji Yoshida, Fujino Obata, Kei Kamada, Taiga Yamaya, "A crosshair light sharing PET detector with DOI and TOF
capabilities using four-to-one coupling and single-ended readout," IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical
Science, 10.1109/TRPMS.2020.3032466, 2020. (online first)[17] Go Akamatsu, Sodai Takyu, Eiji Yoshida, Yuma Iwao, Hideaki Tashima, Fumihiko Nishikido, Taiga Yamaya, "Evaluationof a Hamamatsu TOF-PET Detector Module with 3.2 mm Pitch LFS Scintillators and a 256-channel SiPM Array," IEEE
Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences, 10.1109/TRPMS.2020.3035876, 2020. (online first)[18] Hideaki Tashima, Eiji Yoshida, Yuma Iwao, Hidekatsu Wakizaka, Akram Mohammadi, Munetaka Nitta, Atsushi Kitagawa,
Taku Inaniwa, Fumihiko Nishikido, Atsushi B Tsuji, Yuji Nagai, Chie Seki, Takafumi Minamimoto, Yasuhisa Fujibayashi,
Taiga Yamaya, "Development of a multi-use human-scale single-ring OpenPET system," IEEE Transactions on Radiation
and Plasma Medical Sciences, 10.1109/TRPMS.2020.3037055, 2020. (online first)

91

次世代PET研究報告書 2020 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 (3)[1]
Han Gyu Kang, Hideaki Tashima, Fumihiko Nishikido, Taiga Yamaya, "GATE Optical Simulation of a Dual-Ended Readout
DOI PET Detector with Trapezoid Geometry," Conf. Rec. 2019 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging
Conference (NSS/MIC), 2019. (published on 2020/4/9)[2]
Go Akamatsu, Eiji Yoshida, Takahiro Mikamoto, Takamasa Maeda, Hidekatsu Wakizaka, Hideaki Tashima, Yuichiro
Wakitani, Mikio Matsumoto, Taiga Yamaya, "Development of sealed 22Na phantoms for PET system QA/QC: uniformity
and stability evaluation," Conf. Rec. 2019 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference (NSS/MIC),
2019. (published on 2020/4/9)[3]
C. Toramatsu, A. Mohammadi, H. Wakizaka, C. Seki, F. Nishikido, S. Sato, I. Kanno, M. Takahashi, K. Karasawa, Y. Hirano,
T. Yamaya, "Biological washout effect in in-beam PET: animal studies," Journal of Physics: Conference Series, 1662, 012032,
2020.
1.4 学会発表 Conference presentations (43)
・国際会議（口頭発表）International conference (oral presentations) (4)[1]
Hideaki Tashima, Eiji Yoshida, Takumi Nishina, Hidekatsu Wakizaka, Miwako Takahashi, Kotaro Nagatsu, Atsushi Tsuji,
Kei Kamada, Katia Parodi, Mikio Suga, Taiga Yamaya, "Whole gamma imaging: comparison of full-ring and limited-angle
Compton imaging," J Nucl Med, vol. 61, no. supplement 1, 147, 2020. (oral, virtual, 2020/7/12)[2]
Munetaka Nitta, Giulio Lovvati, Mohammad Safari, Tim Binder, Han Gyu Kang, Sodai Takyu, Georgios Dedes, Taiga
Yamaya, Peter G. Thirolf, Katia Parodi, "Design and detector development for an in-beam small animal PET scanner," 51.
Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Physik (DGMP), 2020/9/9, virtual oral.
[3]
H. G. Kang, H. Tashima, F. Nishikido, M. Higuchi, T. Yamaya, "Initial Imaging Results of a Mouse Brain PET Prototype
with a Staggered 3-Layer DOI Detector," 2020 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference, M-0501, 2020. (2020/11/5, oral)[4]
T. Nishina, H. Tashima, S. Takyu, F. Nishikido, M. Suga, T. Yamaya, "Simulation study of a C-shaped Compton-PET
geometry," 2020 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference, M-18-01, 2020. (2020/11/7, oral)
・国際会議（ポスター発表） International conference (poster presentations) (17)[1]
Md Shahadat Hossain Akram, Takayuki Obata, Fumihiko Nishikido, Taiga Yamaya, "Feasibility study of unshielded PET
detectors with shielded RF coil for PET/MRI insert," ISMRM 2020, Program number: 4286
[2]
Md Shahadat Hossain Akram, Takayuki Obata, Taiga Yamaya, " RF field extension and improvement by using floating strip
conductors for parallel microstrip coil for PET/MRI insert," ISMRM 2020, Program number: 4049
[3]
Go Akamatsu, Eiji Yoshida, Hideaki Tashima, Yuma Iwao, Hidekatsu Wakizaka, Takamasa Maeda, Miwako Takahashi,
Taichi Yamashita, Taiga Yamaya, "Helmet-type brain TOF-PET prototype: improved timing resolution and count rate
performance by optimizing energy window," J Nucl Med, vol. 61, no. supplement 1, 1500, 2020. (poster, virtual, 2020/7/14)[4]
Y. Yoshii, C. Igarashi, H. Tashima, Y. Iwao, E. Yoshida, H. Wakizaka, G. Akamatsu, T. Yamaya, H. Matsumoto, M.
Yoshimoto, F. Hihara, T. Tachibana, M. Zhang, K. Nagatsu, A. Sugyo, A. B. Tsuji, T. Higashi, "Feasibility of PET-guided
surgery with 64Cu-labeledcetuximab for intraoperative resection of residual tumors in an orthotopic pancreatic tumor mousemodel," EANM2020 VIRTUAL, EP-270, 2020.
[5]
F. Nishikido, E. Takada, M. Yamazaki, Y. Okada, S. Takyu, H. G. Kan, T. Yamaya,"Organic radiation detector of 4HCB
crystal for carbon beam irradiation,"2020 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference, R-05-016,
2020. (2020/11/3, poster)[6]
A. Mohammadi, F. Nishikido, E. Yoshida, T. Yamaya, "Optimization of the surface area of the laser-induced layer for DOI
detectors with high spatial resolution," 2020 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference, M-03022, 2020. (2020/11/4, poster)[7]
H. G. Kang, F. Nishikido, H. Tashima, T. Sakai, T. Yamaya, "Discretized DOI Encoding of a Trapezoid Shape PET Detector
Made Using 3D Sub-Surface Laser Engraving," 2020 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference,
M-08-029, 2020. (2020/11/5, poster)[8]
G. Akamatsu, H. Tashima, S. Ito, H. G. Kang, E. Yoshida, M. Takahashi, T. Yamaya, "Design study of a breast-dedicatedPET system with a round-edge detector arrangement," 2020 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging
Conference, M-08-053, 2020. (2020/11/5, poster)[9]
M. S. H. Akram, M. Fukunaga, F. Nishikido, S. Takyu, T. Obata, T. Yamaya, "Feasibility study on a single-channel microstrip
transmission-line RF coil integrated with PET detector module for a 7T whole-body MRI system," 2020 IEEE Nuclear
Science Symposium and Medical Imaging Conference, M-08-104, 2020. (2020/11/5, poster)[10] H. G. Kang, M. Nitta, G. Lovatti, P. Thirlof, K. Parodi, F. Nishikido, E. Yoshida, T. Yamaya, "A Staggered 3-Layer DOI
Detector with a 1 mm Crystal Pitch and 20 mm Thickness for a Spherical PET Geometry," 2020 IEEE Nuclear Science
Symposium and Medical Imaging Conference, M-08-122, 2020. (2020/11/5, poster)[11] G. Lovatti, M. Nitta, M. Safari, C. Gianoli, M. Pinto, A. Zoglauer, H. G. Kang, T. Yamaya, P. Thirolf, G. Dedes, K. Parodi,"An advanced simulation and reconstruction framework for a novel in-beam PET scanner for pre-clinical proton irradiation,"2020 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference, M-08-275, 2020. (2020/11/5, poster)92

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

[12]

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[14]

[15]

[16]

[17]

G. Akamatsu, E. Yoshida, H. Tashima, Y. Iwao, H. Wakizaka, T. Maeda, M. Takahashi, T. Yamashita, T. Yamaya, "Improved
image quality with optimal energy window in a compact brain-dedicated TOF-PET," 2020 IEEE Nuclear Science
Symposium and Medical Imaging Conference, M-08-293, 2020. (2020/11/5, poster)
M. S. H. Akram, T. Obata, T. Yamaya, "Microstrip transmission-line RF coil with carbon fiber as the ground conductor of
the coil: a study targeting PET insert for MRI system," 2020 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging
Conference, M-15-105, 2020. (2020/11/6, poster)S. Takyu, H. Tashima, E. Yoshida, H. Wakizaka, F. Obata, M. Takahashi, K. Nagatsu, A. Tsuji, K. Parodi, T. Yamaya, "Whole
Gamma Imaging: the 3rd Prototype With a Two-layer DOI GSOZ Scatterer Detector," 2020 IEEE Nuclear Science
Symposium and Medical Imaging Conference, M-15-111, 2020. (2020/11/6, poster)H. G. Kang, H. Tashima, F. Nishikido, E. Yoshida, T. Yamaya, "First Prototyping of a Total-Body Small Animal PET with a
4-Layer DOI Detector," 2020 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference, M-15-120, 2020.
(2020/11/6, poster)H. Tashima, E. Yoshida, H. Wakizaka, M. Takahashi, K. Nagatsu, A. Tsuji, K. Kamada, K. Parodi, T. Yamaya, "Developmentof a hybrid image reconstruction algorithm combining PET and Compton events for whole gamma imaging," 2020 IEEE
Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference, M-15-150, 2020. (2020/11/6, poster)C. Toramatsu, A. Mohammadi, H. Wakizaka, C. Seki, I. Kanno, K. Karasawa, Y. Hirano, T. Yamaya, "Can Washout Rate bea Biomarker of Tumor Viability in Charged Particle Therapy? A Rat In-beam PET Study," International Journal of Radiation
Oncology, Biology, Physics, Vol. 108, Issue 3, SUPPLEMENT, E254,2020 (Proceedings of the American Society for
Radiation Oncology 24 October 2020 - 28 October 2020)

・国内会議 Domestic conference (22)
[1]
[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

吉田英治, 鎌田圭, 山谷泰賀, "ローカル重心演算による 3 次元 PET 検出器の開発," 第 67 回応用物理学会春季学
術講演会 講演予稿集, 14p-PA2-79, 2020. (講演会中止, 予稿のみ発表成立)
Sodai Takyu, Eiji Yoshida, Akram Mohammadi, Kei Kamada, Taiga Yamaya, "Development of a two-layer staggered
detector for a scatterer of whole gamma imaging," 医学物理, 第 40 巻, Sup. 1, p. 170, 2020. (第 119 回日本医学物理学会学術大会, on-line 開催, IS-076)
Hideaki Tashima, Yoshida Eiji, Hidekatsu Wakizaka, Miwako Takahashi, Kotaro Nagatsu, Atsushi Tsuji, Kei Kamada, Katia
Parodi, Taiga Yamaya, "Demonstration of small animal Compton imaging by a whole gamma imaging (WGI) prototype,"
医学物理, 第 40 巻, Sup. 1, p. 171, 2020. (第 119 回日本医学物理学会学術大会, on-line 開催, IS-077)
Go Akamatsu, Eiji Yoshida, Hideaki Tashima, Yuma Iwao, Hidekatsu Wakizaka, Takamasa Maeda, Miwako Takahashi,
Taichi Yamashita, Taiga Yamaya, "Head-to-head comparison of performance characteristics between two helmet-type PET
prototypes," 医学物理, 第 40 巻, Sup. 1, p. 172, 2020. (第 119 回日本医学物理学会学術大会, on-line 開催, IS-078)
Takumi Nishina, Hideaki Tashima, Sodai Takyu, Fumihiko Nishikido, Mikio Suga, Taiga Yamaya, "Monte Carlo simulationof a proposed partial-ring PET geometry with Compton detector reducing image artifacts," 医学物理, 第 40 巻, Sup. 1, p.
173, 2020. (第 119 回日本医学物理学会学術大会, on-line 開催, IS-079)
深津智樹, 木下正文, 森本秀人, 薗田啓之, 南本敬史, 関千江, 永井裕司, 須堯綾, 鈴木寿, 吉田英治, “IVIS 及びPET イメージングによる抗ヒトトランスフェリン受容体モノクローナル抗体の脳移行性評価,” 第 67 回日本実験動物学会総会 2020/5/23-25. (web 開催)
Han Gyu Kang, Hideaki Tashima, Fumihiko Nishikido, Eiji Yoshida, Taiga Yamaya, "Initial results of a mouse brain PET
prototype with a staggered 3-layer DOI detector," 第 81 回応用物理学会秋季学術講演会講演予稿集(オンライン開催),
9a-Z14-1, 2020. (oral)
Han Gyu Kang, Hideaki Tashima, Fumihiko Nishikido, Eiji Yoshida, Taiga Yamaya, "First development of a total-bodysmall animal PET with a 4-layer DOI detector," 第 81 回応用物理学会秋季学術講演会講演予稿集(オンライン開催),
9a-Z14-2, 2020. (oral)
田島英朗, 吉田英治, 仁科匠, 菅幹生, 脇坂秀克, 高橋美和子, 永津弘太郎, 辻厚至, 鎌田圭, 吉川彰, Katia Parodi,
山谷泰賀, "WGI コンプトン画像再構成におけるリング状検出器の効果の実験的検証," 第 81 回応用物理学会秋季学術講演会講演予稿集(オンライン開催), 9a-Z14-3, 2020. (oral)[10]

田久創大, 田島英朗, 吉田英治, 脇坂秀克, 小畠藤乃, 高橋美和子, 永津弘太郎, 辻厚至, Katia Parodi, 山谷泰賀,"Zr-89 Whole Gamma Imaging のための 2 層 DOI 型 GSO 散乱検出器の開発," 第 81 回応用物理学会秋季学術講演
会講演予稿集(オンライン開催), 9a-Z14-4, 2020. (oral)[11]

高橋美和子, 伊藤繁記, 錦戸文彦, 田久創大, Kang Han Gyu, 瀬戸泰之, 山谷泰賀, "術中リンパ節転移診断のための鉗子型ミニ PET の開発：概念設計," 第 81 回応用物理学会秋季学術講演会講演予稿集(オンライン開催), 9aZ14-5, 2020. (oral)
人見啓太朗, 野上光博, 小野寺敏幸, 錦戸文彦, 山谷泰賀, 金子純一, "臭塩化タリウム半導体検出器のエネルギ
ー分解能改善," 第 81 回応用物理学会秋季学術講演会講演予稿集(オンライン開催), 10p-Z14-7, 2020. (oral)

[12]
[13]

[14]

仁科匠, 田島英朗, 田久創大, 錦戸文彦, 菅幹生, 山谷泰賀, "C 型 Compton-PET ジオメトリの 3 次元イメージン
グシミュレーション," 第 39 回日本医用画像工学会大会 予稿集, pp. 436-444, 2020. (JAMIT2020. 2020/9/19, online,
poster. P4-7)
田島英朗, 吉田英治, 脇坂秀克, 高橋美和子, 永津弘太郎, 辻厚至, 鎌田圭, 吉川彰, Katia Parodi, 山谷泰賀, "WGI
試作機によるフルリングコンプトンイメージングの実証," 第 39 回日本医用画像工学会大会 予稿集, pp. 454459, 2020. (JAMIT2020. 2020/9/19, online, poster, P4-9)

93

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research[15]

田久創大, 田島英朗, 吉田英治, 脇坂秀克, 小畠藤乃, 高橋美和子, 永津弘太郎, 辻厚至, Katia Parodi, 山谷泰賀,"Whole Gamma Imaging: 小動物用原理実証機の改良," 核医学, 57 巻, Supplement, S139, 2020. (第 60 回日本核医学会学術総会, MO1VF1, 2020/11/12, oral)[16]

田島英朗, 吉田英治, 脇坂秀克, 高橋美和子, 永津弘太郎, 辻厚至, 鎌田圭, Katia Parodi, 山谷泰賀, "Whole
Gamma Imaging におけるコンプトン PET ハイブリッド画像再構成," 核医学, 57 巻, Supplement, S139, 2020. (第 60回日本核医学会学術総会, MO1VF2, 2020/11/12, oral)[17]

田島英朗, 仁科匠, 錦戸文彦, 田久創大, 菅幹生, 山谷泰賀, "オープンリング型コンプトン PET 装置のシミュレ
ーション検討," 核医学, 57 巻, Supplement, S139, 2020. (第 60 回日本核医学会学術総会, MO1VF3, 2020/11/12, oral)[18]

赤松剛, 吉田英治, 田島英朗, 岩男悠真, 脇坂秀克, 前田貴雅, 高橋美和子, 山下大地, 山谷泰賀, "頭部専用ヘルメット型 TOF-PET におけるエネルギーウインドウの最適化," 核医学, 57 巻, Supplement, S140, 2020. (第 60 回日本核医学会学術総会, MO1VF5, 2020/11/12, oral)[19]

赤松剛, 田島英朗, 伊藤繁記, Han Gyu Kang, 岩男悠真, 田久創大, 錦戸文彦, 吉田英治, 高橋美和子, 山谷泰賀,"対向ラウンドエッジ型 PEM の提案：TOF 情報・DOI 情報のシミュレーション評価," 核医学, 57 巻, Supplement,
S140, 2020. (第 60 回日本核医学会学術総会, MO1VF6, 2020/11/12, oral)[20]

高橋美和子, 吉村俊太郎, 古山桂太郎, 大鐘健一朗, 百瀬敏光, 瀬戸泰之, 山谷泰賀, "術中リンパ節転移診断を可能とするための放射線計測器の性能策定," 核医学, 57 巻, Supplement, S140, 2020. (第 60 回日本核医学会学術総会, MO1VF7, 2020/11/12, oral)[21]

吉井幸恵, 五十嵐千佳, 田島英朗, 岩男悠真, 吉田英治, 脇坂秀克, 赤松剛, 山谷泰賀, 張明栄, 辻厚至, 東達也,
"64Cu 標識セツキシマブによる早期膵がんに対するリアルタイム PET ガイド手術法の開発," 核医学, 57 巻,
Supplement, S151, 2020. (第 60 回日本核医学会学術総会, MO2VE7, 2020/11/13, oral)[22]

松林鈴々音, 吉井幸恵, 田島英朗, 岩男悠真, 吉田英治, 脇坂秀克, 赤松剛, 山谷泰賀, 張明栄, 辻厚至, 東達也,
"64Cu 標識セツキシマブによる膵がん早期画像診断法の開発," 核医学, 57 巻, Supplement, S151, 2020. (第 60 回日本核医学会学術総会, MO2VE8, 2020/11/13, oral)

1.5 研究会 Workshop presentations (12)[1]

山谷泰賀, “PET イメージング物理研究,” 次世代 PET 研究会 2020, 2020/1/18 (ベルサール八重洲).

[2]

Akram Mohammadi, “OpenPET による粒子線治療イメージング,” 次世代 PET 研究会 2020, 2020/1/18 (ベルサール八重洲).

[3]

吉田英治, “ヘルメット型 PET,” 次世代 PET 研究会 2020, 2020/1/18 (ベルサール八重洲).

[4]

錦戸文彦, “Add-on PET for MRI,” 次世代 PET 研究会 2020, 2020/1/18 (ベルサール八重洲).

[5]
[6]
[7]
[8]
[9]
[10]
[11]

田島英朗, “Whole Gamma Imaging (WGI),” 次世代 PET 研究会 2020, 2020/1/18 (ベルサール八重洲).
Go Akamatsu, "Geant4 simulation for organ-dedicated PET," GATE Workshop at NIRS-QST, 2020/2/15.
Sodai Takyu, "Brain-dedicated TOF PET," GATE Workshop at NIRS-QST, 2020/2/15.
Hideaki Tashima, "Small animal Compton imaging with a WGI prototype," GATE Workshop at NIRS-QST, 2020/2/15.
Takumi Nishina, "Whole Gamma Imaging (WGI) simulation," GATE Workshop at NIRS-QST, 2020/2/15.
Han Gyu Kang, "GATE simulation for medical imaging," GATE Workshop at NIRS-QST, 2020/2/15.
栗田圭輔, 三好悠太, 長尾悠人, 山口充孝, 鈴井伸郎, 尹永根, 石井里美, 河地有木, 日高功太, 吉田英治, 田久
創大, 田島英朗, 山谷泰賀, "OpenPET を用いた果実内における光合成産物の 3D イメージング," QST 高崎サイエンスフェスタ 2020, 2020/12/8-9. (online, poster)[12]

山谷泰賀, "放医研における PET 研究開発," 「多光子ガンマ線時間/空間相関型断層撮像法の研究」ワークショッ
プ, 2020/12/21.

1.6 特許 Patents (8)・出願 Application (5)[1]
Md Shahadat Hossain Akram, Takayuki Obata, Taiga Yamaya, "Radiation detection imaging unit as insert for hybrid imaging
with a magnetic resonance imaging system and radiofrequency shield configuration therefor," US 62/904892, 2019/9/24 出
願. (Q20141US)[2]
Md Shahadat Hossain Akram, Takayuki Obata, Taiga Yamaya, "Radiation detection imaging unit as insert for hybrid imaging
with a magnetic resonance imaging system and radiofrequency shield configuration therefor," PCT/JP2020/035817,
2020/9/23 出願. (Q20141PCT)[3]

田島英朗, 山谷泰賀, "医用画像処理装置、コンピュータプログラム及び核医学装置," 特願 2020-044795,
2020/03/13 出願. (Q20157JP)[4]

山谷泰賀, 高橋美和子, "放射線検出器," 特願 2020-109529, 2020/6/25 出願. (Q20170JP)[5]

山谷泰賀, カン ハンギュ, "放射線カメラ," 特願 2020-114954, 2020/7/2 出願. (Q20167JP)

94

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

・登録 Registered (3)[1]Takayuki Obata, Taiga Yamaya, Iwao Kanno, Hitoshi Yamagata, Takuzo Takayama, Kazuya Okamoto, "PET-MRIVORRICHTUNG," DE 602011063708.8, 2019/11/27 登録. (Q00400EP)[2][3]

吉田英治, 山谷泰賀, "積層型放射線 3 次元位置検出器," 特許第 6694213 号, 2020/4/21 登録 (Q00508JP)
Taiga Yamaya, Takayuki Obata, “PET/MRI DEVICE, PET DEVICE, AND IMAGE RECONSTRUCTION SYSTEM,” US
10,627,466 B2, 2020/4/21 登録 (Q00383US.3)

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 2020」を主催, 2020/1/18 (ベルサール八重洲) (参加者数計 117 名, うち外部 77 名)
Hosted the GATE Workshop, 2020/2/15 (NIRS) (17 participants)

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 2019,” QST-R-15, 2020/1/18.

2.4 総説 Review articles (9)[1]Iwao Kanno, Miwako Takahashi, Taiga Yamaya, "Michel M. Ter‑Pogossian (1925–1996): a pioneer of positron emission
tomography weighted in fast imaging and Oxygen‑15 application," Radiological Physics and Technology, 13, pp. 1–5, 2020.
[2]
高橋美和子, 田島英朗, 山谷泰賀, "PET 装置の開発 その 4.画像再構成編," 臨床核医学, pp. 23-26, Vol. 53, No. 2,
2020.
[3]
高橋美和子, 山谷泰賀, "次世代 PET 研究会 2020 を終えて," Isotope News, No. 768, pp. 46-47, 2020.
[4]

高橋美和子, 山谷泰賀, "核医学による治療計画の最適化とリアルタイム治療イメージングへの展開," Jpn. J. Med.
Phys., Vol. 40, No. 1, pp. 8–12, 2020.

[5]

山谷泰賀, 吉田英治, 田島英朗, 高橋美和子, "核医学の未来を切り拓くイメージング物理研究," 応用物理, 第 89
巻, 第 5 号, pp. 269-273, 2020.

[6]

高橋美和子, 山谷泰賀, "PET 装置の開発 その 5. PET 開発編," 臨床核医学, pp. 42-46, Vol. 53, No. 3, 2020.

[7]

山谷泰賀, 吉田英治, 田島英朗, 高橋美和子, 永津弘太郎, 辻 厚至, Katia Parodi, "次世代 PET「Whole Gamma
Imaging（WGI）」の実証," JSMI Report, Vol.13, No.2, pp. 11-16, 2020.
Go Akamatsu, Hideaki Tashima, Yuma Iwao, Miwako Takahashi, Eiji Yoshida, Taiga Yamaya, "Simulation Study of Highsensitivity Cardiac-dedicated PET Systems with Different Geometries," Annals of Nuclear Cardiology,
https://doi.org/10.17996/anc.20-00114, online first, 2020.
高橋美和子, 山谷泰賀, "Michel M. Ter-Pogossian 先生紹介記事," Jpn. J. Med. Phys., Vol. 40, No. 3, p.110, 2020.

[8]

[9]

2.5 講義・講演 Lectures (14)・シンポジウム等における招待講演 Invited talks at symposium (7)
[1]
[2]
[3]
[4]

[5]

[6]
[7]

高橋美和子, “核医学が見据える医療の理想図,” 日本学術振興会産学協力研究委員会「放射線科学をその応用
第 186 委員会」第 34 回研究会, 2020/1/11. (京都大学)
高橋美和子, 岩男悠真, 堀圭佑, 椎谷洋彦, 佐藤雅昭, 山谷泰賀, "核医学から期待する AI の活用," 第 12 回呼吸機能イメージング研究会学術集会 プログラム・抄録集, p. 32, 2020. (2020/1/25, 東京慈恵会医科大学, invited)
Taiga Yamaya, "PET innovation being made by novel scintillators," International Symposium on Crystals and Applications(ISCA), 2020. (invited, oral, Hotel Clover Patong Phuket, 2020/2/7)
Taiga Yamaya, "Whole Gamma Imaging: A novel combination of PET and Compton imaging," Mini-Micro-Nano Dosimetry
and Innovative Technologies in Radiation Oncology (MMND-ITRO2020), 2020. (invited, oral, Novotel Wollongong
Northbeach, 2020/2/12)
Chie Toramatsu, Akram Mohammadi, Hidekazu Wakizaka, Chie Seki, Fumihiko Nishikido, Shinji Sato, Iwao Kanno,
Miwako Takahashi, Kumiko Karasawa, Yoshiyuki Hirano, Taiga Yamaya, "Biological washout effect in in-beam PET:
animal studies," Mini-Micro-Nano Dosimetry and Innovative Technologies in Radiation Oncology (MMND-ITRO2020),
2020. (invited, oral, Novotel Wollongong Northbeach, 2020/2/12)
Taiga Yamaya, "What are Hybrid Meetings? Case study in organizing IEEE NSS-MIC2021," 2nd ICCA Asia Pacific Chapter
Summit 2020, 2020/12/16. (Yokohama)
山谷泰賀, "核医学における研究トピックスと臨床応用～未来 PET 装置開発研究の実例～," 医学物理, 第 40 巻,
Sup. 4, pp. 66-80, 2020. (Proceedings of the educational seminar of JSMP, 2020/12/19 online)

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次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

・講義 Educational lectures (7)[1]
Han Gyu Kang, lectuer in GATE training on medical imaging (PET, SPECT, CT), dosimetry and radiation therapy - Beginnerlevel (2020/2/12-14, 東北大学)[2]高橋美和子, “画像解析と機能解析,” 核医学基礎セミナー 初心者・卒後研修医コース, 第 20 回日本核医学会春季大会, 2020/5/24-6/1 online.
[3]

赤松剛，“撮像施設認証の経験から，”第 20 回日本核医学会春季大会，2020/5/14-6/1 online.

[4]
[5]

吉田英治, “核医学物理学,” 第 16 回医学物理コース, 2020.
赤松剛，“ファントム試験，”第 13 回核医学専門技師研修セミナー，2020/9/1-9/30 online.

[6]

高橋美和子, “非密封放射性同位元素の医学応用,” 2020 年度・理工情報生命学術院共通専門基礎科目「放射線科学―その基礎理論と応用―」筑波大学数理物質科学研究科「放射線科学」, 2020/12/2.

[7]

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, 2020/12/7.

2.6 著書 Book chapters (2)
[1]
[2]

赤松剛，
“point-spread function (PSF) 補正，time-of-flight (TOF),”新核医学技術総論・技術編，山代印刷，2020/3/15.
赤松剛，“アミロイドイメージング,”新核医学技術総論・臨床編，山代印刷，2020/3/15.

2.7 プレス・広告物掲載 Public relations activities (20)
[1]

[2]
[3]
[4]
[5]

[6]
[7]
[8]

[9]
[10]
[11]
[12]
[13]

[14]

[15]
[16]
[17]
[18]

プレスリリース, "現状検出が困難な 1cm 未満の膵がんを画像化 -早期膵がんを診断でき、治療にも有用な画像診断法を開発-," 2020/3/10.
https://www.qst.go.jp/site/press/39426.html“1 センチ未満でも画像化 膵がんの早期診断可能に,” 科学新聞, 2020/3/20.
“早期膵がん 1 センチ未満でも発見 量研機構、診断法や装置開発,” 日経産業新聞, 2020/3/25.
医学物理学会広報ムービー
https://youtu.be/aBgI6bHIMzM, 2020/09/17.
"放射性薬剤から出る放射線のわずかな時間差により酸素濃度を計測できることを実証～がん治療法の最適化にも役立つ新しい PET の実現へ弾み～," QST プレスリリース, 2020/10/1.
https://www.qst.go.jp/site/press/44253.html"Timing the life of antimatter particles may lead to better cancer treatment - Japanese team aims to detect oxygen
concentration in tumors using upgraded medical imaging scan," University of Tokyo Press release, 2020/10/1.
https://www.u-tokyo.ac.jp/focus/en/press/z0508_00133.html"Timing the life of antimatter particles may lead to better cancer treatment - Japanese team aims to detect oxygen
concentration in tumors using upgraded medical imaging scan," EurekAlert!, 2020/10/1.
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-10/uot-ttl092920.php“放射性薬剤から出る放射線のわずかな時間差により酸素濃度を計測できることを実証 - がん治療法の最適化にも役立つ新しい PET の実現へ弾み -,” 東京大学大学院総合文化研究科・教養学部プレスリリース, 2020/10/2.
https://www.c.u-tokyo.ac.jp/info/news/topics/files/20201001sobunshibuyasa01.pdf"Novel PET scan timer bolsters clinicians cancer treatment capabilities," Health Imaging, 2020/10/1.
https://www.healthimaging.com/topics/molecular-imaging/pet-scan-timer-clinicians-cancer-treatment-capabilities"Timing the decay of antimatter improves medical imaging technologies," Innovation News Network, 2020/10/1.
https://www.innovationnewsnetwork.com/timing-the-decay-of-antimatter-improves-medical-imaging-technologies/7233/"New upgrade to PET scanners may pave way for better cancer treatment," Medical News Life Sciences, 2020/10/1.
https://www.news-medical.net/news/20201001/New-upgrade-to-PET-scanners-may-pave-way-for-better-cancertreatment.aspx"Timing the life of antimatter particles may lead to better cancer treatment - Team aims to detect oxygen concentration intumors using upgraded medical imaging scan," Science Daily, 2020/10/1
https://www.sciencedaily.com/releases/2020/10/201001090122.htm"Timing the Life of Antimatter Particles – Less Than 1/50,000,000 Second – May Lead to Better Cancer Treatment," Scitech
Daily, 2020/10/1.
https://scitechdaily.com/timing-the-life-of-antimatter-particles-less-than-1-50000000-second-may-lead-to-better-cancertreatment/"Timing the Life of Antimatter Particles – Less Than 1/50,000,000 Second – May Lead to Better Cancer Treatment,"
infosurhoy, 2020/10/1.
https://infosurhoy.com/health/timing-the-life-of-antimatter-particles-less-than-1-50000000-second-may-lead-to-bettercancer-treatment/"Timing the life of antimatter particles may lead to better cancer treatment," Phys.org, 2020/10/1.
https://phys.org/news/2020-10-life-antimatter-particles-cancer-treatment.html"Timing the life of antimatter particles may lead to better cancer treatment," 7th Space Family Portal, 2020/10/1.
http://7thspace.com/headlines/1327635/timing_the_life_of_antimatter_particles_may_lead_to_better_cancer_treatment.ht
ml"Timing the life of antimatter particles may lead to better cancer treatment," ecancer, 2020/10/2.
https://ecancer.org/en/news/18759-timing-the-life-of-antimatter-particles-may-lead-to-better-cancer-treatment"Timing the life of antimatter particles may lead to better cancer treatment," Science Bulletin, 2020/10/1.
https://sciencebulletin.org/timing-the-life-of-antimatter-particles-may-lead-to-better-cancer-treatment/

96

次世代PET研究報告書 2020 Report on PET Imaging Physics Research

[19]
[20]

"Compton imaging opens up new avenues for diagnostic imaging," captured by physicsworld, 2020/10/5.
https://physicsworld.com/a/compton-imaging-opens-up-new-avenues-for-diagnostic-imaging/“Positronium formed during PET scans could detect hypoxic tumours,” captured by physicsworld, 2020/10/13.
https://physicsworld.com/a/positronium-formed-during-pet-scans-could-detect-hypoxic-tumours/

2.8 出展など Exhibition (1)[1]

第 60 回日本核医学会学術総会・第 40 回日本核医学技術学会総会学術大会にてイメージング物理研究グループの学術展示, 2020/11/12-14, 神戸国際展示場.

2.9 その他報告書 Other reports (0)2.10 海外ゲスト対応 Foreign guest scientists (1)[1]

2020/2/15 Lydia Maigne, Carla Winterhalter, David Boersma, Hiroshi Watabe, Mistsutaka Yamaguchi

2.11 見学対応 Lab tours for visitors (12)[1]

2020/1/20 知的財産高等裁判所長髙部眞規子様ご一行(計 12 名)[2]

2020/1/22 QST 部会委員サイトビジット(計 15 名)[3]

2020/1/24 内閣府政策統括官（原子力防災担当）付ご一行(計 12 名)[4]

2020/2/10 第 1 回防護導入課程見学対応(計 24 名)[5]

2020/2/17 独立行政法人国際協力機構副理事長越川和彦様・内閣府政策統括官（科学技術・イノベーション担当）付参事官（原子力担当）北郷太郎様ご一行(計 5 名)

[6]

2020/8/11 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 河原卓様ご一行(計 8 名)

[7]

2020/8/12 ZOAS 株式会社代表取締役社長 浅野竜一様[8]

2020/9/3 第 2 回防護導入課程研修(計 8 名)

[9]2020/9/7 文部科学省研究振興局高木秀人研究振興戦略官ご一行(計 6 名)

[10]

2020/9/14 文部科学省 科学技術・学術政策局研究開発基盤課課長補佐涌井太様ご一行(計 4 名)

[11]

2020/10/8 第 112 回放射線看護課程施設見学(計 19 名)[12]

2020/12/3 第 113 回放射線看護課程施設見学

3. 外部評価（表彰） Awards (5)
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]

赤松剛，Web ディスカッション賞 核医学セッション，第 76 回日本放射線技術学会総会学術大会，2020/5/15-6/14.
Selected as a top-10 paper in IEEE TRPMS 2017. (Eiji Yoshida, Hideaki Tashima, Tetsuya Shinaji, Keiji Shimizu, Hidekatsu
Wakizaka, Akram Mohammadi, Fumihiko Nishikido, Taiga Yamaya, "Development of a whole-body dual ring OpenPET for
in-beam PET," IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences, Vol. 1, No. 4, pp. 293-300, July 2017.)
Akram Mohammadi, Outstanding Reviewer Awards 2019 by Physics in Medicine and Biology
Han Gyu Kang, 2020 IEEE NSS/MIC Trainee Grant.
Takumi Nishina, 2020 IEEE NSS/MIC Trainee Grant.

97次世代 PET 研究報告書 2020
2020 Report on PET Imaging Physics Research2021 年 1 ⽉ 23 ⽇刊⾏ (Publication on Jan. 23, 2021)
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 放射線医学総合研究所
National Institute of Radiological Sciences,
National Institutes for Quantum and Radiological Science and Technology

©2021

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所

印

刷

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