NIRS-R-67

平成２５年度
次世代ＰＥＴ研究報告書

平成２６年３月

独立行政法人放射線医学総合研究所

まえがき

本報告書は、独立行政法人放射線医学総合研究所（放医研）を中心にして行っている次世代の PET 装置の要素技術研究開発についてまとめた年次報告書です。2001 年度から毎年発行しておりますが、これまで
は毎年 1 月に開催してきた次世代 PET 研究会の予稿集を元にしてきました。
今回これまでと大きくことなるのは、次世代 PET 研究会を開催しなかったことです。その代わり、次世
代 PET 研究会の初の国際版の試みとして、NIRS Workshop on PET Imaging Physics and Applications(PIPA2013)を 11 月 4 日・5 日にパシフィコ横浜にて開催しました。具体的には、PET 物理工学の代表的学会である IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Science（NSS-MIC）が、初のアジア開催として、韓国ソウルで開催される機会に合わせて、サテライトワークショップとして開催しました。我々の活動をもっと国際的に見えるようにすることが、我々の研究アクティビティをより高め、さらにはもっと世界に貢献するために重要であろうと考えたからです。以上のことから、今年度は、元となるべき次世代 PET研究会の予稿集がなかったため、放医研および共同研究による研究成果報告を中心にまとめました。
今後とも、次世代 PET 研究へのご支援、ご指導をよろしくお願いします。
末筆ながら、皆様のご健勝とご発展を心よりお祈りします。

平成 26 年（2014 年）3 月吉日
独立行政法人放射線医学総合研究所
分子イメージング研究センター
先端生体計測研究プログラム
生体イメージング技術開発研究チームリーダー
山谷泰賀

目次
生体イメージング技術開発研究チームの研究成果概要
第 1 章 OpenPET（１－ １） OpenPET プロジェクト概要（１－ ２） OpenPET 用検出器
（１－ ３） OpenPET 用 Front-end 回路（１－ ４） 炭素線照射場における OpenPET 検出器放射化に関する研究（１－ ５） 検出器信号処理及びデータ収集系（１－ ６） OpenPET 用シングル収集システムの性能評価（１－ ７） アキシャルシフト型シングルリング OpenPET の性能評価（１－ ８） RI ビーム照射と In-Beam PET を用いた線量分布の確認（１－ ９） ウサギおよびラットの脳における Single ring OpenPETを用いた 11C ビーム照射直後の洗い出し速度の測定（１－１０） 11C 照射における生体組織の陽電子消滅γ線スペクトル（１－１１） OpenPET における腫瘍トラッキング（１－１２） OpenPET を用いた腫瘍追跡のための ROI 再構成による計算量削減の検討（１－１３） マルチ GPU による OpenPET 画像再構成（１－１４） Dual-ring OpenPET における解析的画像再構成（１－１５） TOF 情報を用いた OpenPET 画像再構成の検討（１－１６） Proposal of A New OpenPET Based Simultaneous Whole-body
PET/CT Geometry
第 2 章 クリスタルキューブ（２－１）
クリスタルキューブ検出器（２－２）
モノリシック板積層型 DOI 検出器に対する光学シミュレーション（２－３）
板状シンチレータを用いた X’tal cube 検出器の高分解能化
第 3 章 PET/MRI（３－１）
PET/MRI プロジェクト概要（３－２）
PET/MRI 用 DOI 検出器の半導体受光素子数およびライト
ガイド形状最適化に向けたシミュレーション（３－３）
デジタル SiPM を用いた 4 層 DOI 検出器の性能評価（３－４）
コイル一体型 PET-MRI 用 4 層 DOI 検出器のMRI 測定中での性能評価（３－５）
デジタル F/E 開発（３－６）
PET/MRI 一体型検出器の開発: シールドボックスの渦電流による二次磁界の評価（３－７）
PET/MRI のためのセグメンテーション法とアトラス法
によるハイブリッド吸収補正法の提案（３－８）
定位固定放射線源と MR 画像を利用した PET のためのガンマ線減弱補正法
第 4 章 その他
（４－１）
検出器間散乱を用いた DOI-PET 装置の高感度化手法の開発（４－２）
2m の体軸視野を有する全身一括撮像型 PET の基礎的検討（４－３）
あご検出器付ヘルメット型 PET 装置の提案（４－４）
NIRS Workshop on PET Imaging Physics and Applications(PIPA2013) 開催報告
生体イメージング技術開発研究チーム研究業績 2013

山谷泰賀

1

山谷泰賀
稲玉直子、他
島添健次、他
新田宗孝、他
清水啓司
吉田英治、他
吉田英治、他
中島靖紀、他
平野祥之、他

8
12
16
18
20
22
24
26
28

櫻井浩、他
品地哲弥、他
田島英朗、他

29
31
34

二田晴彦、他
石川輝一、他
田島英朗、他
Yannan Yin、他

36
38
40
42

吉田英治、他
権藤朱音、他

4547

稲玉直子、他49

山谷泰賀
水島弘雅、他

53
54

吉田英治、他
錦戸文彦、他

5658

島添健次、他
清水浩大、他

60
62

谷川明日香、他

64

川口拓之、他

67

吉田英治、他
吉田英治、他
田島英朗、他
山谷泰賀

70
72
74
76

78

生体イメージング技術開発研究チームの研究成果概要
山谷泰賀
放医研・分子イメージング研究センター

生体イメージング技術開発研究チーム 2013（平成 25）年度データ
チームメンバー
チームリーダー

山谷泰賀

主任研究員

稲玉直子、吉田英治

研究員

錦戸文彦、中島靖紀

准技術員

脇坂秀克

学振特別研究員

田島英朗

博士研究員

平野祥之

大学院課程研究員 品地哲弥、新田宗孝
業務補助員

小畠

客員協力研究員

9名

実習生

7名

（チーム事務担当 大野）共同研究契約（50 音順、敬称略）
テーマ
IVR 用リアルタイム被曝線量位置分布計測のための試作システム開発および
評価

2

共同研究先
筑波大学（榮 武二）
三樹工業株式会社
産業医科大学（盛武 敬）
浜松ホトニクス株式会社 中央研究所

3

みずほ情報総研株式会社

GPU を用いたＰＥＴ画像再構成手法の研究

1

次世代ＰＥＴ検出器および画像化技術に関する基礎的研究

主な研究協力先（50 音順、敬称略）
1

共同研究先
小尾高史（東工大）

テーマ（担当者）
全身同時視野 PET の研究（D5 ｲｽﾒｯﾄ ｲｽﾅｲﾆ）
PET/CT 画像再構成法の研究(D1 尹 雁南)
OpenPET の解析的画像再構成法の研究(M2 石川輝一)
DOI 検出器の研究（M2 新田宗孝）

2

河合秀幸（千葉大理学研究科）

3

菅幹生（千葉大ﾌﾛﾝﾃｨｱ医工学センター）4高橋浩之・島添健次(東大)PET/MRI 吸収補正法の研究(M2 谷川明日香、重粒子 C 小畠 T 受入)
DOI 検出器のシミュレーション研究(M2 水島弘雅)
シンチレータ内散乱線解析手法の研究（B4 篠原滉平）
PET 検出器一体型 MRI コイルの研究(M1 清水浩大、重粒子 C 小畠 T 受入)
OpenPET 用放射線耐性 ASIC の研究ほか(D3 織田 忠, D1 中村 泰明)

5

羽石秀昭（千葉大ﾌﾛﾝﾃｨｱ医工学センター）

腫瘍トラッキング手法の研究(M2 品地哲弥)
シンチレータ光学シミュレーション(M1 権藤朱音)1

運営費交付金（人件費除く）(計 86,482 千円)
予算名

金額

1

生体イメージング技術開発研究チーム分（人件費除く）

7,330 千円

2

OpenPET 実証機開発（人件費除く）

79,152 千円

外部資金（直接経費計 47,519 千円、うち外部分配額 12,250 千円)
事業

課題名

1

JST
研究成果展開事業（先端計測分析技術・機器開発プログラム）

普及型・高精細ＰＥＴ／ＭＲＩ一体型装置の開発

2

科学研究費助成事業（科学研究費補助金）（基盤研究(A)）

34

敬称略、下線は代表者

直接／間接経費[千円]
20,000／6,000（うち外部配分
7,500／2,250）

チーム内メンバー
山谷泰賀

ＯｐｅｎＰＥＴによる「その場」
がん治療イメージング手法の研究

17,100／5,130（うち外部配分
4,750／1,425)

山谷泰賀、
吉田英治、
稲玉直子、
錦戸文彦、
平野祥之

高橋浩之（東大）、羽石
秀 昭 ・ 菅 幹 生・ 河 合 秀
幸・川平洋（千葉大）、
志田原美保（東北大）、
伊藤浩、辻厚至、稲庭拓、小畠隆行（放医研）

NEDO/島津製作所（受託）

がん超早期診断・治療機器の総合研究開発 高機能画像診断機器の研究開発（マルチモダリティ対応フレキシ
ブルＰＥＴ）

2,544／254

山谷泰賀、
吉田英治、
稲玉直子、
錦戸文彦、
脇坂秀克、
平野祥之

小 畠 隆 行 ・ 伊 藤 浩・ 川
口拓之（放医研）

科学研究費助成事業（科学研究費補助金）（基盤研究(C)）
科学研究費助成事業（科学研究費補助金）（基盤研究(C)）
JSPS
二国間交流事業（受託）
科学研究費助成事業（科学研究費補助金）（学振特別研究員）

IVR 用リアルタイム被曝線量
位置分布計測システムの開発
フレキシブル PET 装置開発のための独立型 DOI 検出器の開発
核医学イメージング科学技術に関する第３回放医研・ソウル大ワークショップ
PET 画像誘導放射線治療に向けた世界初のリアルタイム
イメージング手法の開発

2,000／600

錦戸文彦

盛武敬（産業医科大）1,500／450

吉田英治―

1,200／0

山谷泰賀―

1,100／0

田島英朗

―

8

科学研究費助成事業（科学研究費補助金）（若手研究(B)）

1,000／300

平野祥之

―

9

科学研究費助成事業（科学研究費補助金）（基盤研究(C)）
助成金（堀場雅夫賞賞金）

重粒子線治療における照射
領域可視化画像を用いた生理機能定量測定に関する研究
半導体受光素子を用いることによる高感度ＰＥＴ検出器の大面積化の研究
がん診断と放射線治療を融合する開放型 PET イメージン
グ手法および装置の開発

600／180

稲玉直子―

475／25

山谷泰賀

―

5

6

7

10

2

チーム外の共同研究者
清水啓司（浜ホト）、井上登美夫（横浜市大）、
羽 石 秀 昭 ・ 菅 幹 生（ 千葉大）、高橋浩之（東大）、小畠隆行（放医研）

今年度の研究成果の概要
Positron Emission Tomography（PET）は、がん診断など臨床現場で活躍するほか、分子イメージング研究を推進する手段としても有望視されています。生体透過性に優れる放射線を使って体内情報を得る核医学
イメージングにおいて、PET は原理的に感度および定量性に優れる方法です。PET/CT 装置の実用化やFDG-PET の保険適用によって、国内の臨床 PET 装置の台数は、この 10 年間で 50 台から 500 台近くにまで急増しましたが、未だその潜在能力を十分に活かしきれていません。具体的には、分解能や感度、さらにはコストに課題が残され、次世代 PET 装置の研究開発は世界的な競争下にあります。
放医研では、生体イメージング技術開発研究チームを中心にして、産学協力のもと、がんや脳の疾患で困ることのない未来をなるべく早く実現するために、次世代の PET 装置および要素技術の研究開発を推進しています。具体的には、世界に先駆けて実用化に成功した、分解能と感度を両立する DOI 検出器（3 次
元放射線検出器）
をコア技術とし、次世代 DOI 検出器「クリスタルキューブ」と新 PET コンセプト「OpenPET」の研究開発を進めています。
OpenPET は、世界初となる開放型 PET です。これによって、たとえば PET で患部をイメージングしながら放射線治療するなど、新しい診断・治療のかたちが期待されます。最初の発案から約 3 年間の基礎研究を経て、放医研第三期中期計画（2011 年度～2015 年度）にて、ヒトサイズの実証機を開発するプロジェ
クトがスタートしています。3 年目となる今年度は、OpenPET 実証機開発に向けた DOI 検出器モジュールの量産と並行して、OpenPET の応用拡大や精度向上に向けた新しいアイディアを創出しました。
クリスタルキューブは、理論限界に迫る PET 分解能の実現を目指した、究極とも言える DOI 検出器です。
研究の 5 年目を迎える今年度は、世界最高の 1mm 等方分解能を持つクリスタルキューブ検出器を用いた超高分解能 PET 装置を設計すると共に、この技術を独自 PET/MRI に応用するプロジェクトを開始するなど、
PET 診断の高度化に向けた PET 装置の要素技術開発を進めました。

3

重点課題１ OpenPET
H25 年度計画
OpenPET 実証機開発に向けたデータ収集回路の開発と検出器モジュールの量産（組み立て）を行う。

H25 年度成果
OpenPET 実証機開発においてイメージング性能を決定付ける DOI 検出器モジュールの開発については、シンチレータブロックと光電子増倍管を組み合わせるノウハウを確立し、160 個まで量産を行った。また、最大 200 個の DOI 検出器に対応するデー
タ収集回路の基本設計を行い、開発委託した。
平成 23 年度に特許出願した第二世代型 OpenPET である single-ring OpenPET について、検出器が体軸方向に自在にシフト移動する新しいアイディアに基づく中型試作機を開発し、コンセプト実証を行った。一つの装置で通常 PET と OpenPET の切り替えが可能になり、OpenPET の応用が広がると期待される。

OpenPETの基礎研究
１．ゴール
治療「その場」PETイメージング• 腫瘍のトラッキング（FDGなど）• 照射野可視化（粒子線治療のみ）

３．戦略（２つの世界初）• 開放型PET「OpenPET®」の考案（特許第4756425号、US8,594,404など多数）•

リアルタイム画像再構成法（特許第5339562号）

２．先行例• PETでの腫瘍トラッキングは前例なし• 開放型装置は2次元のみ、低感度
2011
1号試作機
（2リング型）

従来（2D限定、低感度）

OpenPET（フルリングでも開放化）

2013
3号試作機
（可動1リング型）

2012
2号試作機
（固定1リング型）

12C照射(20分PET)

10C照射(1分PET)

ウサギへ照射した重粒子線ビームの可視化に成功

OpenPET実証機の開発
ゴール 2016年3月までにヒトサイズOpenPET実証機を開発する
OpenPET用DOI検出器最適化•
シンチレータ：自己放射能のないGSOを採用 2.8x2.8x7.5mm3 (25万個)•
PMT：新型の高感度タイプを採用 (220本)•
フロントエンド回路：高ダイナミックレンジ化、耐放射線化、小型設計
スケーラブルデータ収集システム： シングルデータ収集・ソフトウェア同時計数式を採用
2011
•
仕様確定
•
PMT調達
•
シンチ一部調達2012•
シンチ全調達
•シンチ組立•
FE回路調達

2013
•
検出器組立
•
データ収集系調達

2014
2リング式完成予定

2015
1リング式完成予定

200個中160個まで完成

FE回路
PMT
シンチレータ（イメージ図）OpenPET関係 H25成果•
論文3本（Yoshida NIMA, Hirano PMB, Hirano RPT)、•
外部資金4件（山谷1,710万円、田島110万円、平野100万円、山谷48万円）•
受賞3件（山谷丸文財団、山谷SNMポスター賞、田島JAMIT奨励賞）•
特許登録10件（JP 7件、US 3件）

4（イメージ図）重点課題２ クリスタルキューブ
H25 年度計画
H25 年度成果
PET 診断の高度化に向け 昨年度開発に成功した世界最高の 1mm 等方解像度をもつクリスタルキューブ検出て、クリスタルキューブ検 器の応用を想定した PET 装置の計算機シミュレーションを行い、画像中心だけでなく出器を応用した超高分解 視野部においても 1mm 以下の空間分解能が得られることを示した。
能 PET 装置を設計する。

クリスタルキューブ検出器
クリスタルキューブ検出器
ゴール 世界最高分解能（1mm等方）の次世代DOI検出器の開発
新規性 ・PMT1面結合のDOI検出器から、半導体受光素子（MPPC）の多面結合へ
・シンチレータの外部からレーザ照射で光学的不連続面を形成する新技術

PMT

PS-PMT

MPPC

従来検出器

DOI検出器

クリスタルキューブ

分解能[mm3]
4x4x30=480

分解能[mm3]
3x3x7=63

分解能[mm3]
1x1x1=1

レーザー加工クリスタルキューブ関係 H25成果•
論文5本（Hirano PMB, Yoshida JMIHI, Yoshida NIMA, Yoshida NIMA, Yoshida TNS)•
外部資金1件（稲玉60万円）•
受賞1件（稲玉応物ポスター賞）•
特許登録1件（US）

その他特記事項（１）
次期
シーズ

・

PET 計測の高度化に向けた要素技術やシステムの開発として、PET/MRI 装置の研究開発や
全身 PET に向けた要素技術開発、IVR 表面被ばく線量評価システムの開発を行った。

PET計測の高度化に向けた要素技術やシステムの開発
PET/MRI
１．頭部用PET/MRI開発を開始••

JST機器開発（H25-27）
既存のMRIにアドオンできる
PET付きヘッドコイルの新発想（特許出願済）試作検出器

２．PET/MRI吸収補正法の開発•

NEDO／島津製作所委託研究（H23-26）（完成イメージ）

市販MRI装置

PET/MRI関係 H25成果•
論文2本（Nishikido NIMA, Kawaguchi NIMA)•
外部資金1件（山谷2,000万円、山谷254万円）

IVR表面被ばく線量評価システムの開発

全身PETに向けた要素技術開発

10mm

可変
24cm視野モード

10mm

1mm
1mmΦ

Plastic
scintillator
polycarbonate
case
Plastic
optical fiber

96cm視野モード

H25成果•
論文1本（Yoshida TNS）•
外部資金（吉田150万円）

H25成果•
外部資金（錦戸200万円）

5

その他特記事項（２）
国際発信・
核医学イメージング物理に関する放医研-ソウル大第 2 回国際 Workshop を 4 月 25 日にソウル
にて共同開催し、70 名（日本 10 名、韓国 60 名）の参加を得て研究発表や討論を行った。
・
PET 物理分野の世界的中心学会である IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging
Conference (NSS-MIC)において、次世代要素技術などについて、学会全体で世界 6 位、全演
題数の 1.2％を占める 20 件（MIC 分野では世界 1 位の 17 件）の研究発表を行った（8 件の外部
資金研究、６件の大学共同研究課題を含む）。
・
2001 年から毎年開催してきた次世代 PET 研究会の初の国際版として、NIRS Workshop on PET
Imaging Physics and Applications (PIPA2013)を 11 月 4 日・5 日にパシフィコ横浜にて開催し、参加者 107 名(海外 24 名、日本 83 名)を得た。
・
核医学イメージング物理に関する放医研-ソウル大第 3 回国際 Workshop を 3 月 28 日に放医研にて開催した（日本学術振興会二国間交流事業による実施）。
・
ルートヴィヒ・マクシミリアン大学ミュンヘン Katia Parodi 教授(Chair)の招へい（日本学術振興会
外国人招へい研究者(短期)による招へい、2014 年 3 日 6～3 月 29 日）

放医研-ソウル大第2回国際Workshop

PIPA2013

放医研-ソウル大第3回国際Workshop

Katia Parodi 教授（左から 2 番目）との共同実験の様子

6

第 1 章 OpenPET7

（１－１）OpenPET プロジェクト概要
山谷泰賀
放射線医学総合研究所・分子イメージング研究センター

1. はじめにもし開放型の PET 装置が出来たら、PET の世界
はどのように変わるだろうか？1970 年代に、X 線
CT 装置に続いて PET 装置が登場して以来、PET 装置の研究開発は、主に、高解像度化、高感度化、実験小動物用など専用機化、PET と CT を合体させた PET/CT、さらには PET と MRI を合体させた
PET/MRI へと進められてきた。しかし、PET 装置の開放化については誰も考えてこなかった。図 1（a）に示すような対向ガンマカメラ型のポジトロ
ンイメージング装置[1]-[4]でも、もし消滅放射線の飛行時間差（time-of-flight: TOF）情報を利用することができれば、PET、すなわち断層イメージングを行うことは原理的に可能であるが、現状の時間分
解能ではまだ道は遠いと言える[5]。これに対して
我々は、図 1（b）に示すように、フルリングでありながらも、物理的に開放された空間を 3 次元画
像 化 で き る 、 世 界 初 と な る 開 放 型 PET 装 置「OpenPET」の開発を行っている[6]。開放型 PETには、治療のその場 PET 計測のほか、検出器を増やさずに測定視野を広げる応用も期待される。

相対線量

1.0

0.4
0.2
0

50

100

150

200

(a) 線量分布 (12Cビーム照射)
9C
C9

壊変数（シミュレーション結果）

3
5.0E+035x10

4.0E+03
3
4x10

10
C10
C

合計

3.0E+03
3
3x10

15O

2.0E+0332x10

1.0E+03
3

1x10

9C

10C

11
C11
C
13
N13
N

14
O14
O

O15
15
O

11C

sum
合計

0.0E+00

0

0

50

100

150

200

(b) 陽電子放出核の分布（12Cビーム照射）
2.0E+0552.0x1040倍

11C

1.5E+055
1.5x10(一次粒子)

1.0E+0551.0x10

C9
C10
C11
N13
O14

5.0E+0450.5x10

O15

10C

sum

0.0E+00

0.0

0

50

100

150

200

深さ [mm](c) 陽電子放出核の分布（11Cビーム照射）
図 2 重粒子線照射によって PMMA ファントム中に生じる陽電子放出核種の分布を計算したシミュレーション結果。290MeV/u の 12C ビーム(a)を 107 ppsの強度にて 10 秒間照射している間の陽電子放出核の壊変数の分布(b)。(c)は、同条件で 11C ビームを照射した結果。

対向型（部分検出器）のポジトロンイメージング装置

検出器
国立がん研究センター東病院
BOLPs-RGp(b) OpenPET

0.6

0.0

(a) 開放型装置の先行研究例
ビーム照射ポート

0.8

2. PET による粒子線治療の照射野イメージング
がんを根絶し、かつ失われた機能回復を早める、
すなわち QOL（生活の質）を高めるがん治療方法
として、放射線治療が注目されている。特に、周囲の正常組織への影響を極力抑えてがんのみに線量を与える方法として、重粒子線がん治療など粒
子線がん治療の高度化が進められている[7]。しかし、治療計画作成から治療までの数週間の間に腫瘍や周辺臓器の形状が変化してしまうリスクは否定できず、治療から数週間後の予後診断以外に、
計画通りの照射が行われたかを検証する方法はない。そこで、線量集中性の高い粒子線治療の能力を最大限に引き出すために、PET を用いた照射野
イメージング法が注目されている。
PET 薬剤を事前投与する通常の PET 検査とは異なり、患者体内において、入射粒子と患者側標的

フルリング検出器

アクセス
可能

視野

図 1 ポジトロンイメージング装置(a)と開発する開放型 PET 装置「OpenPET」(b)の比較

8

以下のとおりである。山谷泰賀・吉田英治・稲玉
直子・錦戸文彦・平野祥之（放医研）、高橋浩之（東大）、羽石秀昭・菅幹生・河合秀幸・川平洋（千葉大）、志田原美保（東北大）、伊藤浩、辻厚至、稲庭拓、小畠隆行（放医研）。
初期アイディアの二重リング方式（2008 年発表、
図 3(a)）は、より治療イメージングに最適化された
単 一リング 型の第二 世代 OpenPET へ進化し た（2011 年発表、図 3(b)）[12]。そこで本研究では、第二世代 OpenPET の実現や発展に不可欠な革新的要素技術を集約的に研究し、中型試作機を開発して実証する。具体的には、まず第二世代 OpenPETの実証実験機を開発する。最大の特徴は、検出器ユニットを独立して軸方向にスライドするようにして、通常の PET と OpenPET を自在に切り替えられるようにする点である。リング直径は 25cm にして、ウサギ等の比較的大きな動物を測定できるようにする。並行して、第二世代 OpenPET に特化した画像再構成手法の開発や、粒子線照射場での安定性を高めるために必要な高性能放射線計測回路の開発や放射化影響の対策など、可変型第二世代
OpenPET の要素技術開発を行う。また、OpenPETの応用を広げる技術として、腫瘍トラッキングシ
ステムの開発や粒子線治療での「その場」がん性状計測法の研究を行う。

粒子の核破砕反応核を通じて生成される陽電子放出核種を画像化する。ここでは、炭素（12C）イオンを加速させて照射する重粒子線治療について、
照射野イメージング法の原理を説明する。標的核破砕反応では、停止状態の陽電子崩壊核が入射粒子の飛跡に沿って生成される。一方、入射核破砕
反応では、入射核の速度および方向を保存した飛行状態の陽電子崩壊核が生成され、その生成位置や核種などに依存した飛程付近で停止する。
図 2 は、照射によって標的内部に生じる陽電子
放出核種を求めた計算機シミュレーション[8][9]の例である。アクリル（PMMA）ファントムに、
290MeV/u の 12C ペンシルビームを 107 particle persec （pps）の強度にて 10 秒間照射しながら、その際中に PET 測定することを想定し、陽電子放出核の照射中 10 秒間における壊変数の分布を核種別に示している（図 2（b））。11C、10C、9C は、すべて陽電子放出核種であり、半減期は、それぞれ約20 分、約 19 秒、約 0.13 秒である。ピーク部分は入射核破砕反応によるもの、ビーム上流側の土台部分は、標的核破砕反応によるものである。また、半減期約 2 分の陽電子放出核種の 15O は、すべて標的核破砕反応によって生成されたものである。
最終目的は、陽電子放出核種の分布（図 2（b））
から、線量分布（図 2（a））、特に線量ピーク（ブラッグピーク）位置を推定することであるが、2 つの課題を含んでいる。一つ目は、ピーク位置を含め、両者の分布は理論的に一致しないこと、二つ目は、生成される陽電子放出核種の放射能は通常の PET 検査の 1/100 から 1/1000 とごく微量である
ため、画像がノイズの影響を強く受けてしまう問題である。この 2 つの課題を踏まえたうえで、スキャニング照射した標的中の線量分布を推定する研究が行われている[8][10]が、もっとも理想的な解決方法は、入射粒子自体を陽電子放出核種にしてしまうことである。図 2（c）は、入射粒子を 12Cではなく 11C にした場合の陽電子放出核種分布である。11C ビーム照射においても核破砕反応で陽電子放出核種が生成されるが、それらの分布よりも、一次粒子の 11C 自体の分布がはるかに大きいため、陽電子放出核種の分布そのものが、ビーム停止位
置とほぼ等しくなる。
なお、陽子線治療において利用できるのは、標的核破砕反応によって生じる陽電子放出核種のみである。陽子線治療における陽電子放出核種の画像化については、[3][11]などをご覧頂きたい。

4. 第二世代 OpenPET と小型実証実験機開発
リング状に並べた検出器の各々が体軸方向に独立して動くようにした可変型の検出器配置の機能を備えた小型試作機を開発した（図 3(c)）。可変機
構によって、通常の PET 装置と OpenPET が同一装置で実現できるようになるため、装置の応用範囲が広がると考えた。開発装置では、GSO 結晶とフラットパネル光電子増倍管 H8500 で構成される 4層 DOI 検出器を体軸方向に 2 つ並べたユニットを、リング状に 16 個配置した。ひとつの手動ハンドル
によって、10 秒程度で変形できる。まずファント
ム実験によって、どちらのモードでも同等の断層像が得られることを確認した後（図 3(d)）、重粒子
線がん治療装置 HIMAC に持ち込みファントム実験を行った結果、開発装置による照射野イメージ
ング性能が実証された（図 4）。
5. 将来展望
OpenPET の応用として、3 つの構想を紹介する。
・PET でみながらの放射線治療
小型試作機でのコンセプト実証実験の成功を受け、現在、2016 年 3 月までにヒトサイズの OpenPET
実証機を開発するプロジェクトを進めている（科学技術重要施策アクションプランとして運営費交付金による実施）。これと平行して、FDG などの注射を併用して、標的であるがん自体も同時に可視化するトラッキング法の検討も行っている[13]。

3. 科研費プロジェクト
今年度から 3 年間のプロジェクトとして、科学研究費助成事業（科学研究費補助金）（基盤研究(A)）
「OpenPET による「その場」がん治療イメージン
グ手法の研究」を開始した。主な共同研究者は、
9proton therapy using beam ON-LINE PET system,
Med. Phys. 33 , 4190–4197 ( 2006)[4] Kawachi K, et al. : Kinetic analysis ofcarbon-11-labeled carbon dioxide for studying
photosynthesis in a leaf using positron emitting
tracer imaging system, IEEE Trans. Nucl. Sci. 53,
2991-2997 (2006)[5] Surti S, Karp J S., : Design considerations for alimited angle, dedicated breast, TOF PET scanner,
Phys. Med. Biol. 53, 2911–2921 (2008)[6] Yamaya T., et al.: A proposal of an open PET
geometry, Phys. Med. Biol. 53, 757–773(2008)[7] Noda K., et al.: New accelerator facility forcarbon-ion cancer-therapy, J. Radiat. Res. A 48,
Sup., 43-54 (2007)[8] Inaniwa T., et al.: Quantitative comparison ofsuitability of various beams for range monitoringwith induced β+ activity in hadron therapy, Phys.
Med. Biol. 50, 1131-1145 (2005)[9] Sihver L., et al.: Total reaction and partial crosssection calculations in proton–nucleus (Zt ≦26)
and nucleus–nucleus reactions (Zp and Zt≦26),
Phys. Rev. C 47, 1225-1236 (1993)[10] Nakajima Y., et al.: Approach to 3D doseverification by utilizing autoactivation, Nucl. Instr.
Meth. Phys. Res. A 648, S119-121 (2011)[11] Nishio T., et al.: Experimental verification of
proton beam monitoring in a human body by useof activity image of positron-emitting nuclei
generated by nuclear fragmentation reaction,
Radiol. Phys. Technol. 1, 44-54 (2008)[12] Tashima H, et al.: A single-ring OpenPET
enabling PET imaging during radiotherapy, Phys.
Med. Biol. 57, 4705-4718 (2012)[13] Tashima H, et al.: Real-time Imaging System for
the OpenPET, IEEE Trans. Nucl. Sci. 59, 40-46(2012)

これは特に、肺がんなど呼吸等で動くがんの治療に有効であるが、その実現ためには、現在数分かかる画像処理時間をほぼ実時間にするという、大きな壁を乗り越えなくてはいけない。治療ビームの可視化は、重粒子線がん治療や陽子線がん治療に限るが、標的の可視化は、X 線など放射線がん
治療全般に応用可能な方法である。
・PET でみながらの外科治療
がんのトラッキングが現実のものになれば、OpenPET は外科治療にも役立つと期待される。医師の被ばくの観点から見ると、ロボット治療との組み合わせが最良であろう。
・創薬効率化
OpenPET は、PET 診断自体をも変えるポテンシ
ャルを持つ。具体的には、二重リング方式のOpenPET のアイディアを拡張すれば、検出器数、
すなわちコストをむやみに増大することなく、一度に計測できる視野を広げることができる。すな
わち、20cm 程度に限られてきた体軸視野を、全身サイズにまで拡張することができる。これが実現すれば、これまで脳など局所に限定されてきた生体機能の研究対象が全身に広がるほか、たとえば新薬の開発過程において薬効に加えて副作用の診断も同時に出来るなど、創薬の効率化にも貢献できるだろう。
参考文献[1] Pawelke J, et al.: In-beam PET imaging for thecontrol of heavy-ion tumour therapy, IEEE Trans.
Nucl. Sci. 44, 1492–1498 (1997)[2] Iseki Y, et al.: Positron camera for range
verification of heavy-ion radiotherapy, Nucl.
Instrum. Methods Phys. Res. A 515, 840–849(2003)[3] Nishio T, et al.: Dose-volume delivery guided10

図 3 OpenPET 開発の経緯、現状、今後。初期アイディア(a)は第二世代型へと進化(b)。今年度は通常 PETと OpenPET とを切り替えられるアイディアの具現化に成功した(c-d)。2016 年 3 月末までに、ヒトサイズ
実証実験機の完成を目指す。

(a)

12C beam

20min PET(b)

11C beam

20min PET(c)

10C beam155s PET(d)

図 4 HIMAC 実験による原理実証結果。PMMA ファントムに約 10 秒間のペンシルビーム照射で約 2.5Gy の線量を与えた。二次粒子を描写している 12C ビーム照射結果に比べ、11C ビームでは粒子停止位置そのものが画像化されている。より半減期の短い 10C ビームの場合、PET 計測時間の大幅短縮の可能性が示された。
11

（１−２）OpenPET 用検出器
稲玉直子 1、新田宗孝 2,1、品地哲弥 2,1、山谷泰賀 1
1 放射線医学総合研究所・分子イメージング研究センター
2 千葉大学

１．はじめに
本報では、最終的に決定した OpenPET 用検出器の構造、結晶部の量産と性能評価について述べる。

２．検出器の構造
OpenPET には 4 層 DOI 検出器を用いる。４層の識別は、反射材挿入位置を工夫することによりシンチレーション光の分布を制御する方法を用いる[1]。以下に基礎研究[2]を経て決定した検出器の仕様を示す。
シンチレータ
Zr 入り GSO (GSOZ) 1.0 mol% Ce dopant（日立化成社製）、結晶素子サイズ：2.8 mm×2.8 mm×7.5 mm、
表面状態：化学研磨
結晶素子 16×16 配列を 4 層分積層。
受光素子
64 channel flat panel PS-PMT（FP-PMT）、Super Bialkali（SBA）タイプ（R10552-100-M64MOD, 浜松ホトニクス社製）、Opening window： 52 mm×52 mm、感度有効エリア： 49 mm×49 mm、Anode 間隔： 約 6 mm。
反射材
Multilayer polymer mirrors （住友 3M 社製）、
反射率： 98%、
厚み：0.065 mm、
光学接着剤
RTV ゴム（KE420、信越シリコン社製）、
屈折率 = 1.45。

図１

4 層 DOI 識別法の反射材配置では各層の応答の現れる位置は互いにずれるため、4 層を重ねた結晶構造にしてもすべての応答は弁別可能となる。原理的には反射材で囲まれた 2×2 結晶素子の応答の近づき方は一定であるが（図２(a)(b)）、PS-PMT の Anode 間隔が結晶素子サイズに比べて大きい場合 PS-PMT 上の位置に依存する。例えば、OpenPET 用検出器のように Anode 間隔が結晶素子サイズの約 2 倍である場
合、図３に示すように、2×2 結晶素子が１つのAnode の真上に位置する場合は応答が大きく近づき（図３(a)）、4 つの Anode にまたがる場合はあまり近づかない（図３(b)）。そのため、応答の配置に図３(c) に示すような偏りがでる。
OpenPET 用結晶ブロックとして図１の構造で試作したときの 2 次元 position histogram を図４に示す。1 層目の応答が近づきすぎて結晶識別能が劣化している。この結果を参考に、応答の間隔を広げたい個所の RTV 接着を接着なし（空気）とした。
これは GSOZ シンチレータとの屈折率の差を大きくしたことに相当する。最終的な OpenPET 用結晶
ブロックの各層の結晶素子間物質を図５に示す。

シンチレータは自己発光のない GSOZ とした。
また、端の結晶素子の識別能の劣化を抑えるため、当初の計画で 2.9 mm とした結晶素子のサイズを
2.8 mm に変更した。
図１に 4 層 DOI 識別法の原理を示す。図のように結晶素子配列から一部の反射材を抜くと、放射線の一様照射に対し受光素子信号の Anger 演算で得られる 2 次元 position histogram 上で、反射材で囲まれた 2×2 結晶素子の応答は互いに近づく。図12

図３ 結晶応答の現れる位置の原理（Anode 間隔が結晶素子の約 2 倍である場合）
検出器モジュールは、OpenPET 装置の検出器リングに組み入れる際にサイズの定まった金属の検出器ケースに個々に入れることになる。そのため、
結晶ブロックは外寸の精度を保たなければならな
い。
結晶ブロックの作成として、まず図５に示す構造で各層用の 16×16 結晶素子配列を作成した。
RTV ゴムで接着した 2×2 結晶素子配列（図５、水色）と 2×1 結晶素子配列（図５、黄色）を準備し、図２ 結晶応答の現れる位置の原理
３．結晶ブロックの量産

図４ 2 次元 position histogram（Anode 間隔が結晶素子の約 2 倍である場合）

図５
13

OpenPET 用結晶ブロックの結晶素子間物質

結晶素子単体（図５、桃色）とともにスリットを入れた反射材を組み立てて作った格子にはめ込んだ。そして、ネジを締めると外寸を 46 cm × 46 cmに整形できる治具（三樹工業社製）で各層用の結晶素子配列をそれぞれ締め付け、その状態で各層を RTV ゴムで接着した。接着の際、4 層間のずれを防ぐために、締め付けの治具の側面を垂直にそろえる固定具（三幸社製）も利用した。締め付け
治具によりかなり結晶素子が固定される 4 層目用の結晶素子配列と異なり、1 層目は、挿入する反射材が 1 枚少なく結晶素子間が空気の個所が多いため（図５）、層間接着の際に締め付け治具から結晶素子が滑り落ち 2 層目の上面に塗った接着剤の上で結晶素子配列が崩れることが多々ある。そのため、4 層の接着は技術の習得が必要な作業となる。
また、反射材の格子にはめ込む RTV ゴムで接着した 2×2、または 2×1 結晶素子配列においても、寸法精度を保つために配列を歪みなく作成するには、やはり技術の習得が必要となる。そこで、OpenPET
装置用に寸法精度のよい結晶ブロックを 200 個以
上作成するため、専門のスタッフにより作業が行われた。作成された結晶ブロックを図６に示す。
４．結晶ブロックの性能評価
4-1 方法量産した結晶ブロックすべてに対し、性能の確認を行った。すべての測定で同じ 64ch FP-PMT を用いた。反射材で側面と上面を覆った結晶ブロッ
クを 64ch FP-PMT 上に一つずつ配置し、22Na 点線
源からのγ線（511 keV）を上方から一様照射して性能を評価した。64ch FP-PMT の信号は抵抗チェー
ンで 4 隅からの出力に束ねられ、4 つ出力の信号は
NIM、CAMAC システムで処理された。
得られた結果より、一部で RTV ゴムが厚くなっているもの、一部の結晶素子の位置が他層とずれているもの、反射材が折れた個所があるものなどを選別し、必要な修理を施した。

図６

4-2 RTV シート
多数の結晶ブロックの性能評価実験に同じ 64ch
FP-PMT を使用するための工夫として、新しく RTV
シートの作成を試みた。RTV ゴムは我々のチーム
で以前から接着材として用いていたが、接着する
面積が大きくなると結晶の取り外しにかなりの労力が必要になる。RTV ゴムを使用する他のグルー
プでは、取り外す予定の結晶の接着には RTV ゴム
をカッターの刃が入る厚さに塗るとのことであるが、厚さが増すとライトガイドを使用したような結果になってしまう。また、何らかの工夫で結晶を取り外した後も、特に PMT のガラス面から残った RTV ゴムをすべてはぎ取るのには時間を要する。
光学グリースの使用で済む場合もあるが、結晶は固定されていないので検出器を傾けると結晶の位置ずれが起こる。また、レーザー加工で分割した結晶[3]を用いる場合は、加工面にグリースがしみ込み結晶の分離を劣化させる恐れがある。
開発した RTV シートは、RTV をシート状に伸ばして乾かしたものである。つまり、乾く前に使用すれば接着剤となり、初めに乾かしてから使用す
れば光学シートとなる。RTV シートはゴムの摩擦で結晶を固定するため、取り外しが簡単であるが、結晶が置かれた状態である程度斜めにしても結晶の位置ずれは起こらない。そして、薄く作れば光が大きく減衰することはない。また、故意に厚く作れば仮のライトガイドとして使用できる。切り張りが容易で、内部に反射材挿入などの工夫がしやすいライトガイドである。
RTV シ ー ト の 信 頼 性 を 評 価 す る た め 、 64ch
FP-PMT に LYSO 結晶 8×8 配列を(1) そのまま
（空気）、(2) RTV シートを敷く、(3) RTV 接着、という条件で配置し、22Na 点線源からのγ線（511 keV）
を上方から一様照射して、結晶素子応答の弁別能と発光量を比較した。使用した LYSO のサイズは1.5 mm×1.5 mm×7.2 mm で、結晶素子間は反射材

図７ シンチレータと PS-PMT 間の条件を、空気、RTV シート、RTV 接着とした場合の性能の比較

OpenPET 用 4 層結晶ブロック
14

を挟まずに空気とした。結果を図７に示す。RTV
シートの使用は、RTV 接着と類似し、空気とは明らかに異なる性能を示すことが確認された。
4-3 結果
図８、９は結晶ブロックの性能評価実験の結果の一例である。結晶応答は、端で少し弁別能の劣化が見られるが、ほとんどの応答が弁別可能である（図８）。エネルギー性能の評価として、中央に位置する DOI 方向 1 列分の結晶素子の応答にROI をとり、発光量とエネルギー分解能を比較した。4 層間の発光量の差は少なく、１層目の結晶素
子の発光量を 1 としたときの発光量の相対値は、それぞれ、1 (2 層目), 0.97 (3 層目), 0.99 (4 層目) であった。エネルギー分解能は、13.7 % (1 層目),
15.0 % (2 層目), 14.9 % (3 層目), 19.2 % (4 層目) であった。
4 層 DOI 検出器は、特徴として、イベント数が一番多い 1 層目結晶素子の間で起こる散乱イベン
トが他層の結晶素子の波高分布に有意に含まれてしまうという性質をもつが、1 層目の光電ピーク値に分布するそれらの散乱イベントは他層の光電ピークの半値幅を広げる役割をしてしまう。4 層目のエネルギー分解能の悪さは、この散乱イベントの混入に起因すると考える。別の結晶ブロックでは、同じ位置の結晶素子列で 4 層目の発光量を 1 としたときに 1 層目は 0.88 であったため、光電ピーク
が 1 層目での散乱イベントと分離した。半値幅より見積った 4 層目のエネルギー分解能は 12.7 %で
あった。

図８

図９

OpenPET 用結晶ブロックの結晶識別能

OpenPET 用結晶ブロックのエネルギー性能

謝辞
All crystal blocks introduced here were assembled bydedicated staffs: Ms. Fujino Obata, Ms. Kazue
Fukasawa, and Ms. Hisae Miyahira.

５．結論
OpenPET 用検出器のための結晶ブロックを量産し、その一つ一つについて性能評価を行った。結果を確認し、必要な修理を施して性能のレベルを保つようにした。
現在、性能を確認済みの結晶ブロックをフロン
トエンド回路が装着された 64ch FP-PMT に接着し、反射材をかぶせてテフロンテープ・黒テープで遮光する作業を行っているが、今年度中に製作を終えることができる見通しとなっている。

参考文献[1] Tsuda T, et al.: IEEE Trans Nucl Sci 51: 2537–
2542, 2004.
[2] 新田宗孝 他：平成 24 年度次世代 PET 研究報
告書: 33-35.
[3] Moriya T, et al.: IEEE Trans Nucl Sci 57:
2455-2459, 2010.

15

（１−３）OpenPET 用 Front-end 回路
島添健次、中村泰明、高橋浩之
東京大学大学院工学系研究科

的しきい値を用いる dynamic TOT 方式を導入する
ことで線形性の改善も可能となる[4]。
まず現状の ASIC に対する放射線耐性の評価を行
うため ASIC への照射実験を行った。
図１に実験体系図を示す。

1. はじめに
OpenPET は構造が開放型の重粒子線治療中で利用可能な形状の PET システムであり、治療下での悪性腫瘍の撮像および治療後評価の機能が期待されている[1]。
本稿では、要素技術開発の一つとして、PET 用の フ ロ ン ト エ ン ド 集 積 回 路 (ASIC Application
Specific Integrated Circuit) について検討を行う。
OpenPET 用のフロントエンド集積回路に必要な項
目としては下記のようなものが必要である。まず一般的な近代の PET システムと同様にピクセル化された検出器を用いるため多チャンネルの信号処理が必要であり、また発熱を抑えるため低消費電力であることが必要である。通常チップサイズに対して 200mW / mm2 以下程度であることが望ましい。また検出器の配置位置によっては核反応により放出される中性子、γ線などへの耐放射性が求められる。さらに、特にビーム照射下（~109）においては検出器自体が高計数率にさらされるためシステムとして MHz ~ GHz の計数率が必要となる可能性が予想される。ビーム照射間においては、適当な間隔をおいて計測することで kHz の計数率でも分離可能であると考えられるが、ビーム照射下でのイメージングも含めて検討を行う。従来のアナログの重心演算方式では検出器システムへのマ
ルチヒットイベントはパイルアップとして処理されるため、高計数率下での利用は徐々に厳しくなる。一方で個別読み出し型の ASIC および後段のFPGA (Field Programmable Gate Array)を含めた各個
別チャネルに対する並列処理が可能な方式を用いることで均一な照射を仮定すれば、原理的にはチャネル数に各チャネルで実現可能な計数率をかけた値がシステムとして実現可能な値となる。
2. 方法
従来のアナログのマルチプレクスシステムを代替する方式として各チャネルの時間、波高値情報
を個別に取得する方法を考えてみると各チャネルに対して ADC を配置するという方法が考えられるが消費電力や発熱、コストの観点から実現は難し
く、サイズも大きくなるため検出器近傍に配置することが困難となる。そのため我々のグループにおいては各チャネルを個別に簡易にディジタル化
し時間情報およびエネルギー情報が取得可能なToT (Time over Threshold)方式を採用した ASIC の開発を行ってきた[2][3]。また ToT 方式において動図1

HIMAC 放射線耐性評価試験セットアップ

HIMAC(Heavy Ion Medical Accelerator in Chiba) 最
大ビーム強度 109 pps で炭素ビーム (C-12290MeV/u)を 20cm 長の水ファントムに入射させ数時間の照射を行い、開発した電荷積分型のプリアンプを搭載した ASIC に対して照射前、照射後でのENC (Equivalent Noise Charge)の評価を行った。
ASIC はビームラインを入射させたファントム後部から 15 及び 30 度の位置に配置した。ASIC は TSMC
0.35um 標準 ROHM 社製 CMOS プロセスで作成されたものである。15 度に配置した preamp-ASIC においては ENC の照射前後で違いが見られ劣化が観察された(図 2)。エネルギースペクトルに関しては異なる環境下で取得したため評価が難しく、また大きな変化はみられなかった。

16

図 4 1.6×109 ppm 照射時の波形
図 2 照射前後の各チャネルに対する ENC の変化（緑：ビーム照射前、青：ビーム照射後）

3. 結論
OpenPET 実現に向けた要素技術開発の一つとして、ASIC に想定される計数率の検討および、ASICへの影響を検討した。今後高計数率対応の ASIC お
よび耐放射性をもたせた ASIC の設計、開発をすすめる予定である。

一方で 30 度位置 BOX 内に配置したプリアンプ
ASIC は照射前 988 電子(FWHM)、照射後 1209 電子(FWHM)であった。
ビーム照射時の応答について観測するため LYSO
(2×2×8 mm) + APD (Hamamatsu S8550) –プリアンプ ASIC モジュールへの 5×108 ppm および 1.6×109
ppm(最大)の照射を行った。波形整形回路は時定数
0.5 µs を用いている。109 照射時においては多数のパイルアップが観測されているが各チャネルに対して 10 kHz 程度の計数率が達成されれば分離可能であることが示唆された。また結晶サイズを小さくすることで各チャネルへの計数率を軽減することが可能である BOX 内に配置した

参考文献[1] Yamaya, Taiga, et al. "A proposal of an open PET
geometry." Physics in medicine and biology 53.3
(2008): 757.
[2] Shimazoe, Kenji, et al. "Time over threshold
based
multi-channel
LuAG-APD
PET
detector." Nuclear Instruments and Methods inPhysics Research Section A: Accelerators,
Spectrometers,
Detectors
andAssociatedEquipment 731 (2013): 109-113.
[3] Shimazoe, K., et al. "Time over threshold based
digital animal PET (TODPET)."Nuclear Science
Symposium and Medical Imaging Conference(NSS/MIC), 2011 IEEE. IEEE, 2011.
[4] Orita, T., K. Shimazoe, and H. Takahashi.
"Dynamic time-over-threshold method for
multi-channel APD based gamma-ray detectors."
IEEE Nuclear Science Symposium and Medical
Imaging Conference (NSS/MIC), 2012.

LYSO-APD-ASIC モジュールは実験中は破損することなく正常に動作することが確認された。

図 3 5×108 ppm 照射時の波形

17

（１−４）炭素線照射場における OpenPET 検出器放射化に関する研究
新田宗孝 1)、平野祥之 2)、錦戸文彦 2)、稲玉直子 2)、吉田英治 2)、田島英朗 2)、河合秀幸 1)、山谷泰賀 2)
1)千葉大学理学研究科、2)放射線医学総合研究所・分子イメージング研究センター
1. はじめに
我 々 は 炭 素 線 治 療 と Positron Emission
Tomography(PET)の技術を融合させた in-beam PET装置である OpenPET を研究・開発している[1]。炭素線治療では標的に炭素線を照射する際に、標的内のその軌跡に沿って 10C、11C、15O などの陽電子放出核種が生成される[2]。OpenPET では、そのよ
うに生成された陽電子放出核種の分布を測定する
ことにより照射された炭素線の可視化を実現し、治療ビームを見ながらより正確な重粒子線治療を目指した装置である。
ところが、標的内では炭素線と標的内の原子核が相互作用を起こし、様々な 2 次粒子を発生させ[3]、それらにより OpenPET 検出器が放射化することが考えられる。検出器の放射化は PET 測定においては、ノイズ成分となり偶発同時計数の増加につながる。さらに、通常の PET 検査で用いられる PET
薬剤の放射能（104~105Bq/cm3）と比べて炭素線治療において標的内で生成される陽電子放出核種の量は微量（200Bq/cm3/Gy）である[4]。なので、PET
検出器の放射化は OpenPET 装置にとって大きな問題となりうる。検出器の放射化により発生するシングルイベント、
偶発同時計数の例を図 1 に示す。
そこで、本研究では OpenPET 装置の筐体に用いられるアルミニウムとその候補であったステンレ
ス、検出器のシンチレータとして採用された
Gd2SiO5(GSO)、それぞれの板状試料を二次粒子により放射化させ、試料から放出されるγ線をゲルマニウム(Ge)検出器で測定することにより生成された放射性核種を推定した。

(a) β-崩壊
β線検出

γ線

消滅γ線

(b) β-崩壊核種によるノイズ
β線 + γ線検出(c) β+崩壊
陽電子 + 消滅γ線検出

うに試料を設置した。10 x 10 x 20cm3 の水ファント
ムのビーム下流側の面の中心 O から 30cm の距離に試料を設置する。図２のようにアルミニウム試料を 30°、45°、90°、135°の位置に設置、ステン
レス試料はアルミニウム試料との放射化の影響の比較のために 30°の位置に設置、GSO 試料は 30°、135°位置に設置した。ビームの照射周期は 1.9 秒のビーム照射時間と 1.4 秒のビーム停止時間の計
3.3 秒の周期からなりこれを 1spill と呼ぶ。290Mev/uの 12C ビームを 1.8 x 109 particle per second(pps)の強度で 50spill 分を水ファントムに照射し二次粒子を発生させ、試料を放射化させた。50spill では 165
秒間で 9 x 1010 個の粒子を照射したことになる。これは 1 回の治療あたり 1Gy、約 108 個当たりの粒子数を照射したとすると実際の治療ビームの約 1000倍のビーム量を照射したことになる。照射室内の扉の開閉に時間がかかるため放射化した試料は150 秒 ～ 168 秒 後 に Ge 検 出 器 (ORTEC,
LOAX-51370/20-p)に貼り付け、自然放射線の遮蔽のため鉛と銅のシールド内で測定した。アルミニ
ウム試料は 20 分、ステンレスと GSO 試料は 2 時間測定した。Ge 検出器の信号は Multi Channel
Analyzer(MCA、A3100、岩通計測株式会社)で処理しリストモードで収集した。得られたエネルギー
スペクトルから核種を推定した。また、511keVγ線ピークを±2σの範囲で選択し BG を除し、その計数率 R の変化から PET 測定で重要となる陽電子
放出核種の照射直後の放射能を推定してみた。計
数率 R と放射能 A の関係は、検出効率をε、核種のγ線放出確率を Iγとして
A=R/(εIγ)(1)と表される。各試料に対する 511keVγ線に対する検出効率εは Geant4 で算出し、陽電子放出核種のIγは陽電子崩壊で 2 本のγ線を放出するので 2 とした。但しこの計算には陽電子放出核種が崩壊する
ときの分岐比などは考慮されていない。
12C ビーム

135°

290MeV/u

10 cm

アルミニウムGSO

図１ PET 検出器放射化による発生するノイズの例。(a)シンチ
レータのβ-崩壊起因のβ-検出。(b)β-崩壊起因のβ-+γ検出。(c)β+崩壊起因のβ++消滅γ線検出。(a)はシングルイベント、(b),(c)は偶発同時計数となる。

30 cm

水ファン
トム(H2O)90°
アルミニウム

20 cm
12C ビームO

水ファントム30°

２. 実験
試料には 5 x 5 x 0.18cm3 のアルミニウム試料、5 x
5 x 0.1 cm3 ステンレス試料、3.0 x 3.36 x 0.28 cm3 のGSO 試料を用いた。 アルミニウムの同位体の天然存在比は 27Al が 100%である。ステンレスは鉄(Fe)、
クロム(Cr)、ニッケル(Ni)がそれぞれ 74%、18%、8%の割合で含まれる。HIMAC 照射室内で図 2 のよ45°
アルミニウム
試料サイズ
アルミニウム 5x5x0.18cm3ステンレス 5x5x0.1cm3
GSO 3x3.36x0.28cm3

30 cm

試料

30 cm

30°
アルミニウムステンレス
GSO

図 2 測定試料の配置（左）と試料を 30°の位置に設置した実験の様子（右）18

3. 結果と考察
図 3 に放射化試料の測定で得られたスペクトルを示す。また、表１に照射直後に見積もられる陽電子放出核種の放射能を示す。ただし、この値は照射終了後 150 秒ほど経って測定を開始したため
短半減期の核種を考慮に入れていないので実際の値はより大きな値を示すと考えられる。
アルミニウム試料及び GSO 試料の設置位置が30°と 135°のときのスペクトルから設置角度の大きな試料の方の計数が少なくなっていることから、放射化の影響はビーム下流側のほうが明らかに大きいことが分かる。また、アルミニウムとス
テンレスの同じ設置位置（30°）における陽電子
放出核種の単位体積あたりの放射能を見るとステンレスの方が 4 倍以上も高い値を示した。ステンレスの方がアルミニウムよりも放射化しやすいことが推測される。
OpenPET 検出器のシンチレータの 1 ブロックの体積は約 60(=4.48 x 4.48 x 3.0) cm3 である。また本実験で照射した粒子数は実際の治療の約 1000 倍である。検出器のシンチレータが図 2 の原点 O から30cm、30°の位置にあるとした場合、実際の治療
ビームにより放射化し、照射直後に生成された陽電子放出核種の放射能を概算すると表１の GSO（30°）から 160Bq と見積もられる。これは標的

45°

24Na

2754keV472keV

1779keV
24Na
2754keV

計数/20min/0.4keV

28Al
1779keV56Mn(154 m)

846keV52mMn(21.1m)
52V(3.8 m)
1434 keV

53Fe(8.5 m)
377keV

135°

844keV

161Gd (3.7 m)
283keV
314keV361keV511keV

GSO 30°(f) 152mTb(4.2 m)

27Mg

283keV
160keV

844keV
1014keV

511keVGSO 135°(g)

511keV

28Al

（d）

27Mg

511keV 1014keV

ステンレス 30°

Cr (42.3 m)

62, 91, 153keV

計数/2h/0.4keV

1369keV

24Ne

90°

計数/20min/0.4keV（e）49844keV
1014keV

計数/2h/0.4keV

28Al(2.2 m)

24Na(15h) 1779keV

（c）

参考文献
[1] Yamaya T, Inaniwa T, Minohara S et al.: Phy Med
Biol 53: 757-775, 2008[2] 平成 21 年度次世代 PET 研究報告書[3] Naruhiro Matsufuji, et al 2005 Phys. Biol. 50 3393
[4] Crespo P, Barthel T, Frais-Kölbl H, et al.: IEEE
Trans Nucl Sci 52: 980-987, 2005(b) 511keV 27Mg

844keV
1014keV

計数/20min/0.4keV

計数/20min/0.4keV

24Ne(3.4m)
472keV

4. 結論
アルミニウム、ステンレス、GSO 試料を二次粒子により放射化させた。陽電子放出核種の生成量からアルミニウムの方がステンレスよりも PET 装置の筐体として適していると考えられる。
少なくとも見積もられる陽電子放出核種の照射
直後の放射能を見積もったが、GSO シンチレータの放射化が画像再構成にどの程度影響を与えるかを調べることは今後の課題である。
しかし、今回見積もった 1 ブロック当たりの陽電子放出核種の照射直後の放射能が少なくとも100Bq の桁であったが、RI ビームを用いた場合、照射する粒子 108 個がシグナルとなるので、PET 検出器の放射化は無視できる可能性が高い。

計数/2h/0.4keV

アルミニウム試料

30°(a) 511keV 27Mg(9.5 m)

内 で 生 成 さ れ る 陽 電 子 放 出 核 種 の 量（200Bq/cm3/Gy）と近い。

28Al

1779keV

150mTb(5.2 m)

638keV
650keV

149mTb(4.2 m)

796keV

150mTb438keV

図 3 (a)-(d)は放射化させたアルミニウム試料（設置位置 30°、45°、90°、135°）から得られたスペクトル。(e)はステンレス試料から得られたスペクトル。(f),(g)は GSO 試料（設置位置 30°、135°）から得られたスペクトルである。
表１

それぞれの試料の照射直後の陽電子放出核種の単位体積当たりの放射能（Bq/cm3）

Al
(30°)
A0/V (Bq/cm3) 147±44

Al
(45°)

Al
(90°)

Al
(135°)

67±20

7.7±1.5

0.67±0.58 647±26

19

Stainless
(30°)

GSO
(30°)

GSO
(135°)

2604±6480±12（１−５）検出器信号処理及びデータ収集系
清水啓司
浜松ホトニクス（株）
・開発本部
1. はじめに
OpenPET の コ ン セ プ ト に お け る 特 徴 と し てSingle-Ring や Dual-Ring、あるいはマルチリング化
してフルカバーPET まで網羅できる検出器構成のフレキシビリティを挙げることができる。ところが、従来のハードウェアからなる同時計数は検出器構成に強く依存しており同時計数の組み合わせを変更したりする柔軟性には乏しいため、OpenPET
においては対応が難しいことが予想された。
もともと同時事象検出をハードウェアで行う理由としては、ハードウェアであればリアルタイムに高速な処理ができることと、同時事象を抽出してデータ量を減らすことで収集部の負荷を低減できることがあった。一方、昨今の PC が計算速度だ
けでなくデータ転送も高速化したことにより、シングルズデータを収集しソフトウェアで同時計数を行うことが現実性を帯びてきている。実際、小動物用 PET などの小規模なシステムでは報告例も有る[1][2]。
OpenPET のような全身用システムでは検出器数がかなり多くなるため、より高いバンド幅をもったデータ伝送が必要となる。本稿では、ソフトウ
ェアで同時事象判定を行うための要素技術開発の一部として、シングルスデータ収集を行うための信号処理法及びデータ収集部について述べる。

図１に当回路基板を示す。この基板１枚で検出器２個分の信号処理を担当する。

図１．PA 基板

2. 信号処理回路（PA）
信号処理回路はガンマ線の入射位置と入射時刻の抽出を行い、シングルズデータストリームとして出力する。二次元検出器かつ位置情報が抵抗ネットワークによる電荷分配により得ることができるのが前提であり、基本的には jPET-D4 における信号処理回路[3]の方式を踏襲しており、DOI を含めた結晶の同定は二次元マップに展開されたシンチレーション光の分布を用いた表参照方式によって行われる。本回路では FIFO バッファにイベント
データを蓄積し、一定の量が溜まった時点で転送を行うため、データに計測開始からの時刻情報を含める必要がある。時刻情報はイベント毎に入射位置情報と一緒に記録されるが、絶対時刻を記述すると膨大なビット数が必要になるため、一定間隔でタイマータグを発生させ、イベント毎にはタグ間の相対時刻を記述する方式を採用した。

図２．MUX 基板

3. ストリーム束ね回路（MUX）
信号処理回路の出力データストリームは２段階の束ね（MUX）回路によって、最終的に光ファイバーによる伝送に集約される。各回路は 16 入力を１出力に束ねており、２段構成で最大 256 枚（すなわち 512 検出器）の信号処理回路基板に対応できる。PA 回路から初段の MUX 回路（MUX1）への伝送は 1Gbps のバンド幅で行われる。シングル
ズデータのフォーマットは 64 ビットであるので1Gbps は 12.5Mcps に相当する。実際は転送のオー
バーヘッドなどで実効レートはそこまで達成できないが、半分まで落ちるとしても 6Mcps 以上になるので２検出器のデータ転送レートとしては充分な値であると言える。
二段目の MUX 回路（MUX2）
20

から収集 PC へは光ファイバーを用いたことで、高速伝送（17Gbps）だけでなく回路部からコンソー
ルまでを離す、例えば別室へ設置が可能となった。
MUX1 と MUX2 は、MUX2 の出力部に光トランシーバ用いている以外は同じ構造である。（図２は MUX1）検出器数が 512 では足りない場合は
MUX1 を多段にすれば拡張が可能となる。また収集部への転送レートが不足する場合は、MUX2 を複数にして並列収集することで対処が可能となる。

4. 収集部（ACQ）
MUX2 の出力データストリームは PC/AT 互換機に設置された回路基板（ACQ）を介して収集される。ACQ 基板は 512MByte のバッファと PCI-Express
2.0 インターフェイスを持ち、PC とは DMA にてデータを転送する。ドライバとしてはウィンドウズ
と LINUX について用意されている。

意されている。前述の基板の他に共通クロックを発生する CGen 基板、その共通クロックを各サブラ
ックにファンアウトする CDist 基板が有る。基板は
19 インチサブラックに収められ、４J サイズのサブ
ラックを採用することによりラック高さ 1900mmに抑えることができた。

6. さいごにシングルズデータ収集を行うための信号処理部
から収集部までの回路の開発、製作を行った。現状ではまだ収集したデータを格納するまでであり、同時係数処理を含めたソフトウェア、特にリアル
タイム処理へ向けた開発が今後の課題である。

参考文献[1] “A true singles list-mode data acquisition system
for a small animal PET scanner with independent
crystal readout”, D P McElroy et al., Phys. Med.
Biol. 50 3323, 2005
[2] “Digital Coincidence Processing for the RatCAP
Conscious Rat Brain PET Scanner”, S.-J.Park etal., IEEE Trans. Nucl. Sci., Vol. 55, No. 1, Feb
2008[3] “PET 検出器及びフロントエンド回路”, 渡
辺光男, 平成１３年度次世代 PET 装置開発研
究報告書, 43-46, 2002

図３．ACQ 基板
5. 全体構成
図４に当該回路のブロック図と外観を示す。200個の検出器の処理をするために PA 基板は 100 枚用

空冷ファンユニット

CDist
#1

PA
#1

PA
#16

MUX1
#1

CDist
#2

PA
#17

PA
#32

MUX1
#2

MUX2

PA
#100

PA
#85

CDist
#7

+5V

-5V

+3.3V

MUX1
#7

ACQ

収
集
PC

CGen

電源ユニット

図４．信号処理～収集部回路ブロック図及び外観
21

（１−６）OpenPET 用シングル収集システムの性能評価
吉田英治 1)、清水啓司 2)、山谷泰賀 1)
1)
放医研・分子イメージング研究センター
2)
浜松ホトニクス株式会社

1. はじめに
我々のグループでは重粒子照射下での照射部位のオンライン画像化に向けた人サイズ OpenPET[1]実証機開発を行なっている。第１世代型
OpenPET(Dual ring OpenPET: DROP) [2]は検出器リング間に開放空間を設けることにより視野内にビームラインを確保することが可能である。本方式
は体軸方向の延長等の一般的な PET 装置として有用な特徴を有しているが、開放空間以外にも同等の感度を有するため in-beam PET [3]としては効率的ではない。そこで我々は第２世代型として楕円の リ ン グ 構 造 を 有 す る Single ring
OpenPET(SROP)[4, 5]を提案した。また、in-beam
PET においては重粒子照射によって生じる 2 次粒子によってただでさえ少ない信号を非常に大きい
ノイズが覆い隠すことになる。HIMAC のビームの照射は 1.9 s の spill on と 1.4 s の spill off を 3.3 s 間
隔で繰り返す。後処理によって spill off 時のデータのみを抽出することで 2 時粒子の影響を取り除く
ことができる。
人サイズ OpenPET では検出器構成に依存せず、後処理が可能なシングルデータでのリストモード
収集を行う。同時計数判定は収集しながらソフト
ウェアで行う。本研究では OpenPET 用シングル収集システムの 1 ペアプロトタイプを作成し、重粒子照射下での性能テストを実施した結果を報告する。

れたシングルデータはソフト的に同時計数判定を行い、6 ビットのエネルギー情報と 500 ps の時間タグを有する。Fig. 2 に人サイズ OpenPET 用の DOI（depth of interaction）検出器と本システムで収集した off-site での 2D ポジションヒストグラムを示す。
シンチレータは自己放射能のない LGSO を用いた。
本システムを HIMAC に持ち込んで重粒子照射下でのシングル収集を実施した。
Fig. 3 に HIMAC における DROP を想定した検出器のセットアップを示す。ビーム強度は 105〜108
pps とし、検出器の位置はビームライン上から 15〜30 cm の位置でデータ収集を行った。22Na 線源の一様照射により得られたシングルリストモードデータから spill on 及び spill off での 2D ポジションヒ
ストグラムを作成した。

Fig. 2. DOI detector for the human OpenPET and 2D position
histogram at off-site.

Fig. 1. DAQ system prototype for the human OpenPET.
Fig. 3. Setup at HIMAC.

2. 方法
Fig. 1 に開発した 1 ペアによるプロトタイプシス
テムを示す。本システムは同時計数回路を有せず
シングルデータのリストモード収集を行う。得ら

3. 結果と考察
Fig. 4にいくつかのビーム強度におけるシングル
計数率の時間変化を示す。10 kcps程度のベースラ
22

spill on 時の信号抽出方法の検討等を行う予定である。

インは22Naによるものであり、spill onの状態では2次粒子を検出することによってピーク状にカウントが増大していることが分かる。また、ビーム強度が上がるほどピークの最大値が増加している。
最終的に、108 ppsにおいてはピーク中心でのカウントが逆に減少しているのはデッドタイムが大きくなり過ぎで計数損失を起こしているものと思われるが、検出器単体で200 kcps程度まで計数できているので十分な性能であると考えられる。

Fig. 5. 2D position histograms for several beam intensity at 15-cm
offset position.

Fig. 4. Single count rate for several beam intensity at 15-cm offset
position.

Fig. 5と6にいくつかのビーム強度と検出器位置でのspill onとspill offでの2Dポジションマップを示す。spill onでは107 ppsから2Dポジションマップの中心部に2次粒子に起因するアーチファクトが現れている。一方spill offでは107 ppsでも2Dポジショ
ンマップに変化は見られない。108 ppsでは位置弁別
性能が少し劣化しているが、位置弁別は可能であると考えられる。一方、検出器の位置依存性についてはspill on時の2次粒子によるアーチファクトはビームラインから離れるほど影響が少なくなっていることが分かる。

Fig. 6. 2D position histograms for several offset position at 108 pps.

参考文献
[1]

[2]

[3]

4. 結論
本研究では人サイズ OpenPET 用のデータ収集シ
ステムを開発し、HIMAC 照射場において検出器性能を評価し、十分な性能を有していることが分かった。
今後は人サイズ OpenPET に向けたフルシステムの構築、ソフトウェアによる同時計数の実装及び

[4]

[5]

23

T. Yamaya, T. Inaniwa, S. Minohara, E. Yoshida, N. Inadama, F.
Nishikido, K. Shibuya, C. F. lam, and H. Murayama, “A
proposal of an open PET geometry,” Phys. Med. Biol., vol. 53,
no. 3, pp. 757–773, Jan. 2008. T. Yamaya, et al., Phys. Med.
Biol., vol. 53, 757–773, 2008.
T. Yamaya, E. Yoshida, T. Inaniwa, S. Sato, Y. Nakajima, H.
Wakizaka, D. Kokuryo, A. Tsuji, T. Mitsuhashi, H. Kawai, H.
Tashima, F. Nishikido, N. Inadama, H. Murayama, H. Haneishi,
M. Suga, and S. Kinouchi, “Development of a small prototype
for a proof-of-concept of OpenPET imaging,” Phys. Med. Biol.,vol. 56, no. 4, pp. 1123–1137, Feb. 2011.
P. Crespo, G. Shakirin, and W. Enghardt, “On the detector
arrangement for in-beam PET for hadron therapy monitoring,”
Phys. Med. Biol., vol. 51, no. 9, pp. 2143–2163, Apr. 2006.
S. Kinouchi, T. Yamaya, H. Tashima, E. Yoshida, F. Nishikido,
H. Haneishi, and M. Suga, “Simulation design of a single-ring
OpenPET for in-beam PET,” presented at the Nuclear Science
Symposium and Medical Imaging Conference (NSS/MIC), 2011
IEEE, 2011, pp. 3481–3483.
H. Tashima, T. Yamaya, E. Yoshida, S. Kinouchi, M. Watanabe,
and E. Tanaka, “A single-ring OpenPET enabling PET imaging
during radiotherapy,” Phys. Med. Biol., vol. 57, no. 1, pp. 4705–
4718, Jul. 2012.

（１−７）アキシャルシフト型シングルリング OpenPET の性能評価
1)

吉田英治 1)、山谷泰賀 1)
放医研・分子イメージング研究センター

すように、X, Y, Z 方向に線源を移動させて各点での感度、空間分解能を測定した。測定時のエネル
ギーウィンドウとコインシデンスウィンドウはそ
れぞれ 400-600 keV 及び 20 ns とした。また、ロッドファントムの測定、及び円筒ファントム（8 cm
長、4 cm 直径）を用いた計数率特性評価を行った。

1. はじめに
我々のグループでは重粒子照射下での照射部位のオンライン画像化に向けた人サイズ OpenPET[1]実証機開発を行なっている。第１世代型
OpenPET(Dual ring OpenPET: DROP) [2]は検出器リング間に開放空間を設けることにより視野内にビームラインを確保することが可能である。本方式
は体軸方向の延長等の一般的な PET 装置として有用な特徴を有しているが、開放空間以外にも同等の感度を有するため in-beam PET [3]としては効率的ではない。そこで我々は第 2 世代型として楕円の リ ン グ 構 造 を 有 す る Single ring
OpenPET(SROP)[4, 5]を提案した。現在、効率的な検出器配置を有する in-beam PET と一般的な PET
撮像を簡便に切り替えて利用可能な SROP である
Axial shift type SROP (AS-SROP)を提案している。
AS-SROP はリング形状だけでなく、体軸方向に配置した検出器モジュールを徐々に体軸方向にずらしていくことでガントリーを 45 度傾けた構造をとることができ、ビーム照射用の開放空間を得ることができる。本研究では AS-SROP の有用性を実証するために小型 AS-SROP 試作機を開発し、性能評価を実施した。

Fig. 1. Photographs of the AS-SROP prototype showing its 2 modes:(a) OpenPET mode; and (b) conventional PET mode.

2. 方法
2.1 小型 AS-SROP 試作機
Fig. 1 に開発した AS-SROP を示す。AS-SROP は付属のハンドルを回すことによって検出器が体軸方向にシフトし、10 秒程度で OpenPET モードとPET モードを切り替えることができる。Fig. 2 とTable 1 にそれぞれのモードでの検出器リングの配置及及び基礎特性を示す。小型 AS-SROP 試作機では自己放射能のない GSOZ をシンチレータとして採用している。検出器部は 2.8 × 2.8 × 7.5 mm3 の
GSOZ シンチレータを 16 × 16 のアレイ状に配置し4 層に重ねた Depth-of-interaction (DOI)検出器を用いた。

Fig. 2. Detector arrangements for the AS-SROP geometry: (a) the
OpenPET mode and (b) the conventional PET mode. The Z directionis the axial direction.
Table 1. Basic scanner specifications of the AS-SROP prototype.

Scintillator crystal
Size of a scintillator crystal
Number of crystals per detector
Block size of the detector
Number of detector rings
Number of detectors per ring
Ring diameter
Open space

2.2 性能評価
放射能強度の非常に低い 22Na 点線源（0.03 MBq）
を用いて感度プロファイル及び空間分解能測定を実施した。得られたリストモードデータから投影
データを作成し、ノーマリゼーションと偶発同時計数補正のみ実施した。画像再構成は OSEM を用い、ボクセルサイズは 1.5 mm とした。Fig. 2 に示
24GSOZ
2.8 × 2.8 × 7.5 mm3
16 × 16 × 4
46 × 46 × 30 mm3
2
16
250 mm
139 mm3. 結果と考察
Fig. 3 と 4 に点線源による感度プロファイルと空間分解能評価の結果を示す。OpenPET モードとPET モードにおいて X 方向の感度プロファイルがかなり異なる傾向を示すが、検出器リングをスライドさせたことによる立体角の低下の影響である。
OpenPET モードでの視野中心での絶対感度は 5.1%であった。一方、PET モードでは視野中心での絶対感度は 7.3%であり本装置が有している本来の性能を発揮できていることが分かる。空間分解能は視野中一様に 3 mm 以下であり OpenPET モードでも PET モードと遜色ない結果が得られた。Fig. 5にロッドファントムの再構成画像を示す。どちらのモードでも 2.2 mm のロッドまで識別可能であった。
Fig. 6に円柱ファントムを用いた計数率特性の結果を示す。OpenPETモードにおいて38 MBq程度で、true+scatterがrandomと交差する。in-beam PETにおいては十分なダイナミックレンジを有していると言える。また、PETモードでのダイナミックレンジ
が狭いのは本モードが高感度なためOpenPETモードに比べて低い放射能でも計数損失を引き起こしていると考えられる。

Fig. 4. Spatial resolutions of the AS-SROP prototype for (a) the
OpenPET mode and (b) the conventional PET mode. Spatial
resolution is the mean value of radial, tangential, and axial FWHMs.

Fig. 5. Reconstructed images of the small rod phantom for (a) the
OpenPET mode and (b) the conventional PET mode.

4. 結論
本研究では小型 AS-SROP 試作機を開発し、その性能評価実験を行った。性能評価実験の結果から、OpenPET モードにおいても空間分解能の大きな劣化は見られず、in-beam PET として十分な性能を有していることが分かった。
Fig. 6. Count rate performance of the AS-SROP prototype for (a) the
OpenPET mode and (b) the conventional PET mode.

参考文献
[1]

[2]

Fig. 3. Sensitivity profiles of the AS-SROP prototype for the (a)OpenPET mode and (b) the conventional PET mode.

[3]
[4]

[5]

25

T. Yamaya, T. Inaniwa, S. Minohara, E. Yoshida, N. Inadama, F.
Nishikido, K. Shibuya, C. F. lam, and H. Murayama, “A proposal of anopen PET geometry,” Phys. Med. Biol., vol. 53, no. 3, pp. 757–773, Jan.
2008.
T. Yamaya, E. Yoshida, T. Inaniwa, S. Sato, Y. Nakajima, H. Wakizaka, D.
Kokuryo, A. Tsuji, T. Mitsuhashi, H. Kawai, H. Tashima, F. Nishikido, N.
Inadama, H. Murayama, H. Haneishi, M. Suga, and S. Kinouchi,“Development of a small prototype for a proof-of-concept of OpenPET
imaging,” Phys. Med. Biol., vol. 56, no. 4, pp. 1123–1137, Feb. 2011.
P. Crespo, G. Shakirin, and W. Enghardt, “On the detector arrangement
for in-beam PET for hadron therapy monitoring,” Phys. Med. Biol., vol.
51, no. 9, pp. 2143–2163, Apr. 2006.
S. Kinouchi, T. Yamaya, H. Tashima, E. Yoshida, F. Nishikido, H.
Haneishi, and M. Suga, “Simulation design of a single-ring OpenPET for
in-beam PET,” presented at the Nuclear Science Symposium and Medical
Imaging Conference (NSS/MIC), 2011 IEEE, 2011, pp. 3481–3483.
H. Tashima, T. Yamaya, E. Yoshida, S. Kinouchi, M. Watanabe, and E.
Tanaka, “A single-ring OpenPET enabling PET imaging during
radiotherapy,” Phys. Med. Biol., vol. 57, no. 1, pp. 4705–4718, Jul. 2012.

（１−８）RI ビーム照射と In-Beam PET を用いた線量分布の確認
中島 靖紀、平野 祥之、田島 秀明、吉田 英治、錦戸 文彦、山谷 泰賀
放射線医学総合研究所・分子イメージング研究センター
1. はじめに炭素線治療は高い線量集中性と高い生物学的効
果のメリットがあるが、その反面、腫瘍部位の変様、ビーム制御の誤りなどによる正常組織への影響も大きい。そのため、付与された線量分布を確認することは重要である。
標的中の照射野を確認するために、我々は世界初となる検出リング開放型のPET装置 “OpenPET”
を開発[1,2]するとともに、入射粒子に陽電子崩壊核種である 11Cや 10Cを用いる方法（RIビーム照射）[3,4]を提案している。
これまでに単一スポットへの照射でRIビームの照射野推定の優位性が確認された[4]。しかしながら、PET測定で得られる放射線分布と線量分布は異なる性質の物理量のため、Fig.1 (b) に示すように
spread-out Bragg peak (SOBP) beamを照射した場合にはそれぞれの分布が大きく異なる。このため、詳しい照射野の確認には、消滅放射線分布から線量分布を推定することが求められる。
消滅放射線の測定から線量分布を推定する方法
については、これまで安定核ビーム照射において、別途開発された[5,6,7]。今回はその方法をRIビーム照射の場合に適応した。実験ではスキャニング法
で立方体状に照射野を作成しながらin-beam PET装置を用いて標的を測定した。そして、測定された消滅放射線分布を利用して、線量分布の推定を試みた。

(a) 11C の単一エネルギービーム beam(b) 11C による SOBP beam
Fig. 1 線量分布と消滅放射線分布の計算例

2. 方法
Fig. 2に開発した方法のフローを示す。まず標的の照射と同時にPET測定による消滅放射線分布
P(x,y,z)を取得する。そして別途開発されたコード
で、標的の組成、スキャニング照射におけるレン
ジシフターの厚み、スキャニングポジションを既知として消滅放射線分布Ps(x,y,z) を計算する。この時、計算における入射エネルギーEをフリーパラメータとして扱い、測定された分布P(x,y,z)と最も尤
度の高いパラメータ値を決定する。実際には入射エネルギーは既知の値であり、入射粒子の停止位置の不確定さは、標的物質の実際の密度やイオン化ポテンシャルなどの物理定数に起因するが、ここではそれらの様々な要因による飛程方向の不確定さを入射エネルギーの変化に置き換えて考える。
そして、決定された値の入射エネルギーを用いて計算される線量分布を、実際の線量分布の推定値とする。

Fig. 2 PET 測定を利用した線量分布推定フロー
OpenPET
Scanning Magnets

11C

7Be target

11C, 12

12C from

Synchrotron

1.8 s
1.5 s

C

¥・・・

Fig. 3 11C ビーム照射と OpenPET のセットアップ
26

3. 実験

重粒子線治療時の照射野イメージングを目的に開発されたOpenPET (single-ring OpenPET: SROP)[2-4].
である。

実験は放射線医学総合研究所（NIRS）の加速器
施設HIMACにて行われた。標的への入射粒子は11Cとした。この粒子は、シンクロトロンで430 MeV/uに加速された12Cの粒子を、ビームラインに取り出した後に7Beターゲットと衝突させて生成された。
実験のセットアップをFig. 3に示す。標的はビー
ムと垂直方向が90×90 mm2の断面で、並行方向が100 mmの直方体の均質なPMMAブロックとし、その標的の上流にはビームの飛程を調整するために同じ材質のPMMAブロックが設置された。ビーム
強度は1*106 ppsで、スキャニング法により立方体状に均一な線量となるように照射された。照射時間は0.75 Gyあたり120秒であり、これを10回繰り返して、合計約20分となった。照射中のビームのスピル間に標的はPET測定された。使用したPET装置は(a) PET

5. 結論

Activity count (a.u.)Distance from thebeam axis (mm)Fig. 4(a) は合計で7.5 Gyのビーム照射の間にPET
測定され画像再構成された結果であり、ビーム軸を含む断面の消滅放射線分布である。画像のvoxel
サイズは 1.5×1.5×1.5 mm3 でビームは図の左側から入射した。Fig. 4(b) に線量分布の推定値、Fig. 4(c)に電離箱を用いて水中で測定した線量分布を
PMMA中に変換したものを示す。結果として、推定された線量分布は、測定値と同等なものとなった。

(a) PET

40
20
0
-20
-40
40

(b)
(b)Dose
Doseestimatedestimated
Relative dose (a.u.)Distance from thebeam axis (mm)4. 結果と考察

20
0
-20
-40
(c)
(c)Dose
Dosemeasured
measured
Cannot be measured because of
the wall of the chamber

20
0
-20

Relative dose (a.u.)Distance from thebeam axis (mm)

40

-40
0
Fig 4

20
40
60
80
Depth in the PMMA (mm)100(a) PET 測定結果、(b) 推定された線量分布、(c) 測定による線量分布

27

RIビームを用いて均質標的に立方体形状の照射野を作成した。ビームのスピル間にPET測定した消滅放射線分布から、線量分布が推定された。
これまで安定核ビーム照射に適応してきた方法
がRIビーム照射においても有効であることが確認された。RIビーム照射とin-beam PET装置の優位性を活かして、今後より現実的な条件において方法を検証する。
参考文献[1] T. Yamaya, E. Yoshida, Y. Nakajima, et al.,“Development of a small prototype for a
proof-of-concept of OpenPET imaging” PMB. 56,
pp. 1123-1137, 2011[2] T. Yamaya, E. Yoshida, Y. Nakajima, et al., “Asmall prototype of a sigle-ring OpenPET” IEEE
NSS-MIC 2012, M06-2 , 2012[3] Y. Iseki, T. Kanai, M. Kanazawa, et al., “Range
verification system using positron emitting beams
for heavy-ion radiotherapy” Phys. Med. Biol. vol.
49, pp. 3179-3195, 2004
[4] T. Yamaya, E. Yoshida, Y. Nakajima, et al.,“In-Beam Imaging Performance of the Small
OpenPET Prototype with 10C Beam Irradiation”
IEEE NSS-MIC 2011, M04-5 , 2011[5] T. Inaniwa, T. Kohno, et al., “Experimental
determination of particle range and dose
distribution in thick targets through fragmentation
reactions of stable heavy ions” PMB. 51.
4129-4146, 2006
[6] T. Inaniwa, T. Kohno, et al., “Monitoring theirradiation field of 12C and 16O SOBP beams using
positron emitters produced through projectile
fragmentation reactions” PMB. 53, pp. 529-542,
2008[7] Y. Nakajima, T. Kohno, et al, “Approach to 3D
dose verification by utilizing autoactivation, NIMA,
648, pp 119-121, 2011

（１−９）ウサギおよびラットの脳における Single ring OpenPET を用いた
11
C ビーム照射直後の洗い出し速度の測定
平野

祥之、脇坂 秀克、吉田 英治、中島 靖紀、錦戸 文彦、山谷 泰賀
放射線医学総合研究所・分子イメージング研究センター

1. はじめに
我々のグループでは開放空間も撮像可能なOpenPET の開発を行っており、その応用として重粒子線治療における照射野の可視化の可能性がある。すでに Dual ring OpenPET の小型プロトタイプ
検出器を開発し、RI ビーム（放射性炭素イオン 11C）
を用いてラット脳への照射及びその撮像を行った[1][2]。生体に照射した場合、炭素イオンは照射野に留まることなく洗い出しされる。もしこの洗い出しが何かの生理学的パラメータとして用いられる場合、治療効果等の診断指標になる可能性がある。よって、本研究では Single ring OpenPET を用いてウサギおよびラットの脳に照射した際の洗い出し速度を測定した。

図 2 コンパートメントモデル。k は洗い出し速度
を表す。

2. 方法
小型試作機である Single ring OpenPET（図 1）を用いて、ラットおよびウサギに照射した直後の洗い出し速度を測定した。HIMAC(Heavy Ion Medical
Accelerator in Chiba)から得られる 11C ビームを生きている状態と死んだ状態でそれぞれ約 3Gy 照射し、その直後から 20 分間撮像を行った。ほぼ全脳を含む ROI を と り そ の 時 間 放 射 能 曲 線 (TAC: time
activity curve)を作成した。その TAC を下記に示す、
二 成 分 の 洗 い 出 し (k2m, k2s) が あ る と 仮 定 し た
2-washout model（図 2a）と核医学でよく用いられる 2-compartment model（図 2b）を用いて洗い出し速度を計算した。
2-washout model
M m [ p ⋅ exp{−(λC −10 + k 2 m ) ⋅ t )} + (1 − p ) ⋅ exp{−(λC −11 + k 2 m ) ⋅ t}]+ M s [ p ⋅ exp{−(λC −10 + k 2 s ) ⋅ t )} + (1 − p ) ⋅ exp{−(λC −11 + k 2 s ) ⋅ t}].(1)2-compartment model
N [{ p ⋅ exp{−(λC −10 + α1 ) ⋅ t )} + (1 − p ) ⋅ exp{−(λC −11 + α1 ) ⋅ t}}+ R{ p ⋅ exp{−(λC −10 + α 2 ) ⋅ t )} + (1 − p ) ⋅ exp{−(λC −11 + α 2 ) ⋅ t}}],R = ( k 3 + k 4 − α 2 ) ( k 3 + k 4 − α1 ) .
12

α = {(k 2 + k3 + k 4 )  (k 2 + k3 + k 4 ) 2 − 4k 2 k 4 }.
1
2

図1

図3

ウサギの脳に照射した際の時間放射能曲線。

表1

各モデルにおける洗い出し速度の結果
Two-washout modelTwo-compartmental model

Washout ratek2m [min-1]

k2s [min-1]

k2[min-1]

k3[min-1]

k4 [min-1]

Rat 1 Brain

0.57

0.014

0.23

0.32

0.032

Rat 2 Brain

0.47

0.015

0.23

0.27

0.033

Rabbit Brain

0.68

0.012

0.30

0.35

0.025

3. 結果と考察
図 2 にウサギの脳における TAC を、表 1 にそれぞれのモデルにおける洗い出し速度を挙げる。生きている状態ではすばやく洗い出されているのが分かる。また k2m の平均は 0.57 min-1 であり、この値は H215O を用いた脳血流量の測定値(0.45±0.05
min-1[3])と近いことから、血流によって洗い出されている可能性が示唆された。一方 k2-k4 については、これらの値に近い 2-compartment model で説明できるトレーサーを見つけることはできなかった。
4. 結論
Single ring OpenPET を用いて照射直後における洗い出し速度を測定することができた。今後は ROIの取り方を変える等、より詳細な解析をし、他のトレーサーとの比較を行うことで 11C の化学形の推定を行う。

(2)
(3)
(4)

参考文献
[1] Yamaya T, Yoshida E, Inaniwa T, et al.: Phy Med
Biol 56: 1123-737, 2011[2] Hirano Y, Kinouchi S, Ikoma Y, et al.: Phy Med
Biol 58: 8281-8294, 2013[3] Ose T, Watabe H, Hayashi T, et al: Nucl Med Biol.
2012;39:730-41.

Single ring OpenPET 小型試作機
28

（１−１０）11C 照射における生体組織の陽電子消滅γ線スペクトル
櫻井浩 1)、伊藤文武 1)、平野祥之 2)、鈴木宏輔 1)、吉田英治 2)、錦戸文彦 2)、金井達明 3)、山谷泰賀 2)1) 群馬大学・理工学研究院
2) 放射線医学総合研究所・分子イメージング研究センター
3) 群馬大学・重粒子医学研究センター
1. はじめに
近年、重粒子治療（炭素線）における照射量分
布 モ ニ タ ー と し て PET （ Positron emission
tomography）が注目されている[1]。Yamaya らは重粒子治療における in situ な照射量の可視化を目的として新しい OpenPET システムを開発している[2]。
一方、生体組織に重粒子線を照射した場合の陽電子消滅γ線スペクトル（PAS スペクトル)に関する研究例は少ない。Shibuya らは水ファントムと人体における FDG（2-[18F]-fluoro-2-deoxy-d-glucose）の PAS スペクトルを比較し、人体と水の PAS スペ
クトルはほぼ同じであり、角度搖動に換算すると従来報告されている 0.5 度より少し大きい 0.57 度
であると報告している[3]。一方、PAS スペクトルは化学的環境に依存するため、重粒子照射を用いた場合と FDG を用いた場合では PAS スペクトルが異なる可能がある。そこで本研究では、生体組織に重粒子照射した場合の PAS スペクトルを測定し、
角度搖動の大きさを考察する。なお、陽電子源となる 11C を照射して PAS スペクトルを測定した。
2. 陽電子消滅γ線スペクトル（PAS スペクトル）
物質中に放出された陽電子は速やかに熱エネル
ギー程度まで減速され電子と対消滅する。重心系
で考えると電子陽電子対消滅によって 511keV の 2
つの光子が互いに 180 度方向に放出される。しかし、実験室系で考えると電子の運動量を反映し、2つの光子は 180 度からずれた方向に放出され、光子のエネルギーも 511keV からドップラーシフトする。陽電子の運動量は熱エネルギー程度で無視してよい。
一つの光子の放出方向を z 軸にとる。電子の静止質量 m0、光速 c とするとき、電子の運動量を pi(i=x or y, pi <<m0c）とすると角度搖動θは以下の式であらわされる[3, 4]。
θ= pi / m0c

3. 実験 [2]
放医研の重粒子線照射施設（HIMAC)における 11C
ペンシルビームを用いて照射した。照射時間は 20分である。ビーム強度は 5 × 106 particles per
second (pps)であり、ビームエネルギーは 332.6
MeV/u であった。11C ペンシルビームは円筒形の水ファントム（76φ×136、超純水）および生きた状
態または死んだ状態のマウスの脳に照射した。照射後ただちに Ge 半導体検出器を用いて PAS スペ
クトルを測定した。水ファントムの測定時間は 90分、マウスの測定時間は 60 分であった。133Ba と137
Cs を用いて検出器の校正をした。 661.71 keV(137Cs)における検出器の分解は 1.73keV であり、511keV に換算すると 1.52keV であった。
4. 結果と考察
Figure 1 は今回の実験で得られた水のファント
ムの PAS スペクトルである。表示された範囲で面
積 1 になるよう規格化してある。なお、ピークで6000 カウントであった。得られた水ファントムのPAS スペクトルは Shibuya らの FDG を用いて測定した水ファントムの PAS スペクトル[3]と一致した。

Normalized intensity, I(E)(arb. units)

0.4

PAS spectrum of water
present result

0.3
0.2

(H1s)

Model 1Model 2
(H1s + O2s)
Model 3
(H1s + O2s2p)

0.1
0
505

(1)

510
Energey (keV)

515

Figure 1 水ファントムの PAS スペクトルと水のPAS スペクトルのモデル計算の比較

また、放出されたγ線のドップラーシフトΔE は以下の式で表される。
ΔE =E0 pz /(2 m0c2 ) =cpz /2

ここで E0=mc2 である。等方的な系（px= py =pz= p)、と仮定すれば測定されたドップラーシフトから角度搖動を求めることができる。

(2)29

水の PAS スペクトル, I(E), を原子の電子運動量分布の Hartree-Fock 近似の計算[5]を用いたモデル J(pz)と比較する。
(3)

Normalized intensity (arb. units)J(pz)=2 JH(pz)+ JO(pz)とがわかった。したがって、生体組織への 11C 照
射後 PET 測定をする場合の角度搖動は水の場合と同じく 0.57 度である。

ここで、JH(pz) は原子状水素の 1s 軌道の電子運動量分布、JO(pz)は原子状酸素の電子運動量分布である。陽電子は正の電荷を有するため、原子核から離れた位置で消滅する傾向がある。そこで、J(pz)として、以下３つのモデルを検討した。
Model 1 では JO(pz)の寄与はないとした（JH(pz)のみを考慮）。Model 2 では JO(pz)として O2s 軌
道を考慮した。Model 3 では JO(pz)として O2s 2p軌道を考慮した。なお、O1s 軌道は原子核に近いため陽電子との相互作用が弱いと考え、その寄与を無視した。モデル計算した電子運動量分布を(1)、(2)式を用いて PAS スペクトルに変換した。
モデル計算の PAS スペクトルを Figure 1 に示す。
各スペクトルは、表示された範囲で面積 1 になるよう規格化してある。H1s 軌道と O2s 軌道の寄与を考慮した Model 2 が実験結果に近い。Colombino
ら[6]は、水における陽電子消滅は、O2s、H1s 軌
道より O2p 軌道からの寄与が支配的であると報告しており、今回の解析結果と矛盾している。しかし、alkane 分子の陽電子消滅の実験では H1s 軌
道の寄与が無視できないことが報告されており[4]、また O2s 軌道は O2p 軌道より外側に広がっている。したがって、水における陽電子消滅はH1s 軌道と O2s 軌道の寄与が支配的とする今回の解析のほうが正当であると考えている。
Figure 2 は生きている状態または死んだ状態のマ
ウスの脳に 11C 照射した後に測定した PAS スペク
トルと Fig.1 で示した水ファントムの PAS スペク
トルを示す。各スペクトルは、表示された範囲で
面積 1 になるよう規格化してある。生きている状
態または死んだ状態のマウスの脳と水の PAS ス
ペクトルはほとんど同一である。PAS スペクトルは電子運動量分布を反映しており、化学組成の異なる物質の電子運動量分布は互いに異なる。マウスの脳と水は明らかに異なる化学組成を有しているので、マウスの脳と水では異なる PAS スペ
クトルが期待される。しかし、実際は Figure 2 に示すように、マウスの脳と水の PAS スペクトルはほとんど同一である。これは、生体組織においても陽電子消滅は水分子の H1s 軌道と O2s 軌道の寄与が支配的であることを示す。
以上から 11C を生体組織に照射して測定した
PAS スペクトルは水ファントムと同一であるこ

0.05

PAS spectrum
watermouse/alive
mouse/dead

0.04
0.03
0.02
0.01
0
505

510
Energy (keV)

515

Figure 2 水ファントムの PAS スペクトルと生きた状態または死んだ状態のマウスの脳の PAS スペクトル
5. 結論
11
C を生体組織に照射して測定した PAS スペク
トルは水ファントムと同一である。したがって、
Shibuya らが報告した[3]角度搖動 0.57 度と角度搖
動に起因する PET の分解能係数 0.00243 ± 0.00014
は Universal Value と考えられる。
謝辞
本研究は NIRS-HIMAC 重粒子研究プロジェク
トおよび群馬大学重粒子線医工学グローバルリーダー養成プログラムに基づく成果である。
参考文献[1] Schardt D, Elsasser T and Schulz-Ertner D: Rev.
Mod. Phys. 82: 383-417, 2010.
[2] Yamaya T, Yoshida E, Inaniwa T, Sato S,
Nakajima Y, Wakizaka H, Kokuryo D, Tsuji A,
Mitsuhashi T, Kawai H, Tashima H, Nishikido F,
Inadama N, Murayama H, Haneishi H, Suga M
and Kinouchi S: Phy Med Biol 56: 1123-1137,
2011.
[3] Shibuya K, Yoshida E, Nishikido F, Suzuki T,
Tsuda T, Inadama N, Yamaya T and Murayama
H : Phy Med Biol 52: 5249-5261, 2007.
[4] Iwata K, Greaves R G and Surko C M: Phys.
Rev. A55: 3586-3604, 1997.
[5] Biggs F, Mendelsohn L B and Mann J B: At.
Data, Nucl. Data. Tables 16: 201-309, 1975.
[6] Colombino P, Fiscella B and Trossi L: Nuovo
Cimento 38 : 707-723, 1965.

30

（１−１１）OpenPET における腫瘍トラッキング
品地哲弥 1)、田島英朗 2)、吉田英治 2)、山谷泰賀 2,3)、羽石秀昭 3)1)千葉大・工学研究科、2)放医研・分子イメージング研究センター、3)千葉大・フロンティア医工学センター
1. はじめに
OpenPET を放射線治療と融合させることにより，金属マーカを用いることなく，且つ，腫瘍を直接に見た放射線治療を実現することができる[1][2]．具体的には，リアルタイム再構成された PET 画像から腫瘍を直接に追跡することで実現する．
本研究では約 2 fps(frame per second)で OpenPET
から出力されるカウントレートの低い画像から腫瘍を追尾するシステムの開発を行っている．現在，試作機の OpenPET は画像再構成に約 2 秒の計算時間を必要としている．そのため，呼吸性変動体動に
より再構成画像上の腫瘍位置と実際の腫瘍位置に誤差が生じる．そこで，本研究では，Fig. 1 に示すようにベルト式ピエゾセンサ等の遅延時間の短い
外部センサを OpenPET と併用するシステムを想定
し，外部センサ信号を用いて遅延補正をする手法を考案した[3]．本手法では当初，安全性を求めて予測区間を指標とした信頼度推定法（予測区間法と呼ぶ）を導入していたが安全側を過剰に選択するために治療時間に対する治療ビームの平均利用効率が50 %以下となる結果となった．そこで，ビームの利用効率と安全性の両立を目指すことを目標に腫瘍追尾システムの改善を行った．具体的には隠れマ
ルコフモデル (Hidden Markov Model: HMM)による
腫瘍位置の確率的推定を行った．実際の人体の呼吸を模擬した XCAT phantom[4][5]を用いて HMM と予測区間法の評価を行った結果を報告する．

を対応付ける関数が必要となる．そこで，機械学習法の一種であるサポートベクタ回帰(Support Vector
Regression: SVR)により腫瘍位置と呼吸による体表
変位の対応関係を得る．
2.2 外挿判定および予測区間による信頼度推定
この節では，外挿判定・予測区間による SVR 予
測精度推定を行う手法について述べる．一般に，外挿となるとき回帰線を用いた予測の精度は低下す
ることが知られている．そこで，回帰線を学習するときに用いた説明変数に対して予測に用いる説明
変数が外側にあるとき予測を行わないこととする．
具体的には
𝑥𝑥 < min(𝒙𝒙)(1)� 𝑘𝑘
𝑥𝑥𝑘𝑘 > max(𝒙𝒙)のどちらかを満たすとき予測は行われない．ここで，x は説明変数集合であり xk はその 1 つの要素である．
予測区間は予測値に対して真値が存在する範囲を示す値であり，Prediction interval= 𝑡𝑡𝑎𝑎 ��1 +

1
𝐷𝐷2
𝑆𝑆𝑒𝑒
+
�
𝑛𝑛 𝑛𝑛 − 1 𝑛𝑛 − 𝑚𝑚 − 1�)𝑇𝑇 𝜮𝜮−1 (𝒙𝒙 − 𝒙𝒙�)ただし，𝐷𝐷 = �(𝒙𝒙 − 𝒙𝒙
�およびと算出される．ここで，n, ta，D，Se，m，𝒙𝒙
Σ はそれぞれ，トレーニングデータ数，t 分布における a/2 パーセント点の値，マハラノビス距離，残差平方和，説明変数の次元，トレーニング用の説明
変数平均値および説明変数の共分散行列である．
Fig. 2 に外挿判定・決定係数・予測区間に基づいて予測値の信頼性判定する手順を示す．図に示した信頼性判定のフローにおいて 1 つでも当てはまらな
いものがあればその予測結果は信頼出来ないものとしてブロックされ出力されない．

Fig. 1 Schematic diagram of tracking system
2. 方法
2.1 腫瘍位置予測法
OpenPET と外部センサを組み合わせることで，画像再構成遅延による 2 秒の遅れを補正する．具体的には，胸腹部に取り付けたベルト式ピエゾセンサ
により呼吸位相(ガイド信号)を取得し，このガイド
信号と OpenPET により観測された腫瘍位置の対応関係から腫瘍位置を予測する．このとき，OpenPET
により観測された腫瘍位置と呼吸による体表変位

Fig. 2 Flowchart of statistical gate31(2)

の予測値が近い値であるとき SVR の予測値は確率的にも尤もらしいことが示される．ただし，HMMによる予測はボクセル単位に限定されるため SVR
による予測と比較して分解能が低い．そのため，
HMM による予測結果は SVR による予測結果に確率的な確かさを与えることを目的とし，腫瘍位置の予測結果には SVR によって予測された結果を用いることとする．Fig. 3 に HMM を用いて予測値の信頼性判定する手順を示す．

2.3 隠れマルコフモデルによる腫瘍位置推定
2.1 節で述べた SVR を用いた腫瘍位置予測法は
平均予測誤差 1.5 mm と OpenPET の再構成画像の分解能程度で 2 秒の遅延を補正した腫瘍を追尾できる性能を示した[3]．しかしながら，予測の信頼度評価に用いた予測区間に基づくフィルタ処理により，50 %以上の予測が信頼性のない結果として破棄された．そこで，精度を維持しながらビーム利用
効率を上げるために隠れマルコフモデル(HMM)を導入した．
HMM は潜在変数遷移(腫瘍位置遷移)および観測
変数(ガイド信号)の関係性を確率として学習する．
潜在変数遷移は遷移確率をまとめた遷移行列 T として𝑡𝑡(0|0) ⋯ 𝑡𝑡(0|𝑛𝑛)⋱⋮ �
𝐓𝐓 = � ⋮(3)
𝑡𝑡(𝑛𝑛|0) ⋯ 𝑡𝑡(𝑛𝑛|𝑛𝑛)と表される．ここで t(n|0)は潜在状態ラベル 0 から
潜在状態ラベル n の状態に遷移する確率を示している．観測変数はある潜在状態において観測値が出力される確率をまとめた出力行列 E として𝑒𝑒(0|0) ⋯ 𝑒𝑒(0|𝑛𝑛)⋱⋮ �
𝐄𝐄 = � ⋮(4)𝑒𝑒(𝑚𝑚|0) ⋯ 𝑒𝑒(𝑚𝑚|𝑛𝑛)と表される．ここで e(m|0)は潜在状態ラベル 0 の状態にあるとき観測値ラベル m の値が観測される確率を示している．ここで t(⋅|⋅)，e(⋅|⋅)は確率であるから 0 ≤ t(⋅|⋅) ≤ 1，0 ≤ e(⋅|⋅) ≤ 1，∑𝑘𝑘 𝑡𝑡(𝑘𝑘|𝑖𝑖) = 1，
∑𝑘𝑘 𝑒𝑒(𝑘𝑘|𝑖𝑖) = 1を満たす．ここで，時刻ステップ 0 の状態(初期状態)に関しては親ノードを持たないため特別であり初期分布πとして
𝛑𝛑 = [𝑝𝑝(0) ⋯ 𝑝𝑝(𝑛𝑛)](5)と表現される．ここで p(n)は潜在状態ラベル 0 である確率を示している．
式(3)-(5)に示した遷移行列 T，
出力行列 E，初期値分布 π および観測値時系列
X={x1⋯ xk}を用いて以下の式のように潜在変数と観測変数の同時確率分布
𝑝𝑝(𝐗𝐗, 𝐙𝐙|𝜽𝜽)
𝑘𝑘

𝑘𝑘

𝑖𝑖=2

𝑗𝑗=1

Fig. 3 Flowchart of HMM gate
2.5 数値ファントム
腫瘍の動きを模擬するために MRI を用いて 4 例の被験者の呼吸性体動を計測した．この計測結果を
4D XCAT phantom に組み込むことで高精度な人体
ファントムを作成した．このとき MRI による呼吸性体動計測と同時にベルト式センサにより体表変位を計測した．これを，ガイド信号として用いる．
また，4D XCAT Phantom におけるアクティビティの値は[7]に基づいて 18-FDG の各臓器への SUV(Standardized Uptake Value)を設定することで決定した．さらに，ポアソンノイズをファントムに付加することで PET 画像を作成した．Fig. 4 に作成した数値ファントムの関心領域とポアソンノイズを付加したファントム画像を示す.

Tumor= 𝑝𝑝(𝑧𝑧1 |𝝅𝝅) �� 𝑝𝑝(𝑧𝑧𝑖𝑖 |𝑧𝑧𝑖𝑖−1 , 𝐓𝐓)� � 𝑝𝑝�𝑥𝑥𝑗𝑗 �𝑧𝑧𝑗𝑗 , 𝐄𝐄� (6)

Liver
(a)

が得られる．ここで，Z={z1⋯ zk}および θ={π, T, E}
はそれぞれ状態変数時系列およびパラメータ集合
である．この同時分布の最尤値が腫瘍の位置として推定される．ここで式(6)で示されるように最尤値を求めるには多数の腫瘍遷移経路における尤度を算出する必要があるため高計算負荷の計算に思われるが Viterbe アルゴリズムにより O(k × N2)のオー
ダで解くことができる[6]．

(b)Fig. 4 Simulated reconstructed PET image. (a) ROI of
thoracoabdominal PET image (b) PET image with
Poisson noise in ROI

2.4 隠れマルコフモデルによる信頼度推定
2.3 節で示したように，HMM は完全に確率の枠組み内で腫瘍位置を推定する．ゆえに，HMM の推定した腫瘍位置と SVR が予測した腫瘍位置を比較することで，SVR の予測値の信頼性を確率ベースで推定できる．
言い換えると HMM の推定値と SVR
32

3.結果と考察MRI およびベルト式圧電センサで計測した 4 例の 被 験 者 の呼 吸 性 体動 を組 み 込 んだ 4D XCAT
phantom を用いて遅延補正腫瘍トラッキングの精度評価を行った．この結果を，Fig. 5 および Table 1に示す．Table 1 の結果より 4 例での平均追尾誤差
が 1.36 ± 1.40 mm であり，PET 画像の分解能程度の高精度な追尾であることが読み取れる．高精度な追尾精度かつビームの平均利用効率は 88.3 ± 11.7 %であり高い効率を示している．
Table 2 に本研究で当初使用していた予測区間法

[4] W. P. Segars, G. Sturgeon, S. Mendonca, J. Grimes, and B. M. W.
Tsui, “4D XCAT phantom for multimodality imaging research,”
Med. Phys., vol. 37, no. 9, p. 4902, 2010.
[5] W. P. Segars, M. Mahesh, T. J. Beck, E. C. Frey, and B. M. W.
Tsui, “Realistic CT simulation using the 4D XCAT phantom,”Med. Phys., vol. 35, no. 8, p. 3800, 2008.
[6] N. M. Bishop, Christopher M and Nasrabadi, Pattern recognition
and machine learning. springer New York, 2006.
[7] Y. Wang, E. Chiu, J. Rosenberg, and S. S. Gambhir,“Standardized uptake value atlas: characterization ofphysiological 2-deoxy-2-[18F]fluoro-D-glucose uptake in normal
tissues.,” Mol. Imaging Biol., vol. 9, no. 2, pp. 83–90, 2007.

により SVR 予測結果をフィルタリングした結果を載せる．この結果から HMM による信頼度推定は 4
例の平均誤差が予測区間法と比較して差が 0.25
mm でありほとんど変わらない一方で効率が 40 %増加し，信頼区間方で過剰に棄却していた部分を利用できていることが確認できる．ここで，予測区間法と平均誤差の比較をすると，HMM による推定は
平均誤差がわずかに増加しているがこれは，HMMが離散的にしか腫瘍位置を推定できないためである．HMM 法の最大誤差は被験者 3 において 12.3mm となり，高精度放射線治療に要求される追尾誤
差 2 mm を実現するまでには至ってはいない．この最大誤差は呼吸の不規則性に起因する．Fig. 5 において最大誤差が発生している 40 s 付近は HMM のトレーニング時間である 0-20 s 間の波形とも SVRが学習している直近 8 s (30-38 s) の波形とも異なる．このように，学習したデータで説明できない事
象が起こった時の処理ができていないため 12 mmの誤差が生じた．ゆえに，学習データで説明できる事象であることを確認する手法を検討しなければならない．

4. まとめと今後の課題
PET ベースで腫瘍追跡をするために遅延を伴うPET 画像を遅延の無視できるセンサと組み合わせて腫瘍位置を予測する手法を開発した．本報告では，
従来，我々が開発してきた予測区間を指標とした信頼度推定法による過剰な予測結果の破棄を改善す
Fig. 5 Tumor tracking results with HMM gate
るために HMM を用いた予測結果の信頼度推定法を報告した．HMM の腫瘍位置推定結果と SVR のTable 1 Summary of tumor tracking results with
予測結果が近い値であるとき，SVR の予測値も確
HMM gate
率的に尤もらしいものであると仮定したものであVolunteer
Mean error
Maximum
Efficiency
る．
#
[mm]
error [mm][%]数値ファントムを用いて手法を評価した結果，平
10.875 ± 0.632
3.99
99.0 (86.5)
均誤差は 1.36 ± 1.40 mm となり信頼性評価無しの
2
0.994 ± 0.582
3.33
99.5 (86.9)
場合(1.58 ± 1.83 mm)よりも誤差を低下させながら
3
2.27± 2.28
12.3
71.6 (62.6)
4
1.59 ± 1.33
7.88
83.1 (77.6)
平均効率 88.3 ± 11.7%を達成した．ただし，学習結Average
1.36
±
1.40
6.88
±
3.58
88.3
± 11.7果から説明できない不規則な呼吸が発生した時に，
The
numbers
after
the
±
signs
indicatethestandard
deviation.
The
過大な誤差が生じるため．ゆえに今後の課題として
numbersinparentheses
means
efficiency
which
includestraining
time
学習したデータから説明できる事象か判定する手
of the HMM.
法を開発しなければならない．
Table 2

参考文献
[1] T. Yamaya, T. Inaniwa, S. Minohara, E. Yoshida, N. Inadama, F.
Nishikido, K. Shibuya, C. F. Lam, and H. Murayama, “A
proposal of an open PET geometry.,” Phys. Med. Biol., vol. 53,
no. 3, pp. 757–73, Feb. 2008.
[2] H. Tashima, E. Yoshida, S. Kinouchi, F. Nishikido, N. Inadama,
H. Murayama, M. Suga, H. Haneishi, and T. Yamaya,“Real-Time Imaging System for the OpenPET,” IEEE Trans.
Nucl. Sci., vol. 59, no. 1, pp. 40–46, Feb. 2012.
[3] T. Shinaji, H. Tashima, E. Yoshida, H. Murayama, T. Yamaya,
and H. Haneishi, “Time delay correction method for PET-based
tumor tracking,” in 2012 IEEE Nuclear Science Symposium andMedical Imaging Conference Record (NSS/MIC), 2012, pp.
3161–3164.

Volunteer#
1
2
3
4
Average

Summary of tumor tracking results withprediction interval gate
Mean error
Maximum
Efficiency[mm]
error [mm][%]0.806 ± 0.505
2.48
60.1
0.946 ± 0.550
2.66
80.8
2.24 ± 2.27
11.1
20.5
1.51 ± 1.24
6.14
29.3
1.11 ± 1.07
5.60 ± 3.50
47.7 ± 24.1

The numbers after the ± signs indicate the standard deviation.

33

（１−１２）OpenPET を用いた腫瘍追跡のためのROI 再構成による計算量削減の検討
田島英朗 1、吉田英治 1、品地哲弥 2,1、羽石秀昭 2、伊藤浩 1、山谷泰賀 1
1 放射線医学総合研究所・分子イメージング研究センター
2 千葉大学
1. はじめに放射線医学総合研究所では、視野内に物理的な開放空間を持ち、測定中の患者へのアクセスが容易な PET 装置である OpenPET の開発を進めている[1-3]。OpenPET の応用として、粒子線治療中に用いることで、従来困難であった、その場での３次元的な線量分布確認が期待されている。また、更に挑戦的な試みとして、我々は OpenPET によるリ
アルタイムの腫瘍追跡を目指している。従来の放射線治療中の腫瘍追跡では、金マーカーを腫瘍の位置にインプラントし、ステレオ X 線装置で撮影することで３次元的な位置を取得しているが、PETによる腫瘍追跡が可能になれば、侵襲的なマーカ
ーインプラントが不要になり、また、腫瘍自体の形を見ながら照射することができるようになり、
より高精度な治療が実現できるものと期待できる。
OpenPET で腫瘍追跡を行うための課題として、画像再構成にかかる時間や、腫瘍位置を検出するのに必要な量のリストモードイベントデータを収集するためにある程度時間がかかること、また、そのための遅延補正を行う必要があることなどが挙げられる。これまでに、OpenPET 小型試作機においてリアルタイムイメージングシステムの実装を行い、2.1 秒の遅延はあるものの、毎秒 2 フレー
ムのフレームレートで腫瘍追跡が行える可能性を示した[3]。また、昨年度の報告では、ヒトサイズ
OpenPET のモンテカルロシミュレーションによって、腫瘍への集積がある程度以上あれば、0.5 秒の時間窓で腫瘍追跡が行える可能性を示した[4]。しかしながら、ヒトサイズの OpenPET において、適切な空間分解能を得られるような画像サイズで再構成を行うと、計算量が膨大になってしまい、リ
アルタイム性が損なわれてしまうことが懸念される。そこで、本研究では、画像再構成を行う領域
を腫瘍の周辺領域に限定して行う、ROI（Region ofInterest）再構成の適用を検討した。
2. 方法
今 回 リ ス ト モ ー ド OSEM（ List-Mode Ordered
Subset Expectation Maximization: LM-OSEM）法を基に、ROI OpenPET 再構成手法を開発した。通常の
LM-OSEM では、順投影と逆投影の計算を、物体領域全体を含むようにして行う。一方、ROI 再構成
では画像領域を腫瘍の周辺のみに限定し、順投影、逆投影における ROI 外の計算をすべて無視した。

Conventional Beam

Proposal
X-ray Detectors

Beam
PET Tracer

Tumor
Patient

Gold Marker

Tumor

X-ray source

FDGinjection

OpenPETmeasurement(0.5s frame)

OpenPET

One-pass listmode DRAMA(<1.0 s)

Image
processing(<0.1s)Patient

Delaycorrection

Tumor
tracking(<0.1s)

図１ 従来の腫瘍追跡と OpenPET による装置腫
瘍追跡の概念図と腫瘍追跡のフローチャート
OpenPET のジオメトリと物体領域、ROI の関係を図２に示す。腫瘍の周辺に ROI を設定し、ROI に関わらない LOR（Line of Response）を除外することで、腫瘍追跡に直接関わらない計算を省略することができる。ただし、物体内部の ROI のみを求める問題は、インテリア問題として知られ、完全な解を得るためには ROI 内の小領域の値が事前情報として必要であり、また角度欠損なしでの 180°のスキャンが必要である。しかしながら、事前情報の適用は主として定量値の復元のために必要であり、今回の腫瘍追跡のように、物体の形状のみを求める場合には影響が少ないと考えられるため事前情報は用いていない。また、OpenPET のジオメトリでは断面に直交する 180°方向の投影デー
タを得ることができないが、これまでのシミュレーションや試作機による実験で、反復的な画像再構成手法を用いることでイメージングが可能であることを示している。
提案する OpenPET の ROI 再構成の腫瘍追跡に対する有効性を示すために、 18F-FDG の分布を持つ
4D XCAT ファントム[5]を用いてモンテカルロシ
ミュレーションを行った。その際、物体空間は 208
×208×288 とし、ボクセルサイズは 3.125×3.125
48 blocks in ring

300 mm

308 mm
30 mm

ROI

770 mm
30 mm

Scintillators
48 mm

Entire FOV

Photo detector
DOI-PET detector

図２ ヒトサイズ OpenPET のモンテカルロシミュレーションジオメトリと再構成を行う視野領域34

×3.125mm3 とした。モンテカルロシミュレーショ
ン は GATE (Geant4 Application for Tomographic
Emission) ver. 6.1 を使用した。ヒトサイズ OpenPETのジオメトリは図２に示すとおりである。片側リングは 6 つのサブリングからなり、サブリングはそれぞれ 48 個の検出器ブロックで構成される。検出器ブロックは 16×16×4 のシンチレータ配列で、
シ ン チ レ ー タ は 3.0 × 3.0 × 7.5mm3 の GSO（Gadolinium oxyorthosilicate）結晶とした。腫瘍追跡は 370MBq の 18F-FDG 投与後 100 分経過した後に開始されるとし、1 呼吸サイクル分に相当するように、0.5 秒の時間窓で 10 フレーム分のリストモ
ードデータを生成した。腫瘍の形状は球とし、腫瘍に関するパラメータとして、SUV（Standardized
Uptake Value）3、5、10、直径 10mm、20mm、30mmのそれぞれの組合せについてシミュレーションを行った。
再構成の条件として、ボクセルサイズはリスト
モ ー ド デ ー タ 生 成 時 と 同 様 3.125 × 3.125 ×
3.125mm3 とした。ROI 再構成の画像サイズは 64×64×64（200×200×200 mm3）とし、視野全体を再構成した場合の画像サイズは元のファントムと同様に 208×208×288（650×650×900 mm3）とした。腫瘍の位置は、腫瘍の初期位置の周辺 100×100×100mm3 の領域に対して、腫瘍と同じ直径の球との相関ピーク位置を求めることで抽出した。ここで、腫瘍の初期位置は、腫瘍追跡を行う直前に通常の測定を行うことで得られるものとする。また、画像再構成、腫瘍位置抽出は 0.5 秒のフレームごとに
行われる。

ROI

Entire FOV

図３ 1 フレーム 0.5 秒の間に計測されたリストモ
ードデータから視野全体を再構成した画像と ROI再構成した画像中で腫瘍を含んだスライスの例
Entire FOV
15.4

20.00

17.7

15.00
10.00

1.8
1.3

2.0
2.3

SUV 3
SUV 5

1.6

0.00
30 mm
20 mm
Tumor Size in Diameter

SUV 10
10 mm

29.8
26.0

30.00

Mean Error [mm]Mean Error [mm]

25.00

5.00

ROI
28.1
22.4

30.00

25.00

14.0 21.8

20.00
15.00

2.3

10.00
5.00

1.9
1.5

2.1

SUV 3
SUV 5

1.5

0.00
30 mm
20 mm
Tumor Size in Diameter

SUV 1010 mm

図４ 視野全体を再構成した場合と ROI 再構成を行った場合の腫瘍追跡精度の比較

3. 結果と考察
図３に ROI 再構成と視野全体について再構成した場合の例を示す。そして、各腫瘍パラメータに対する、それぞれの手法の腫瘍追跡の平均誤差を
図４に示す。なお、４D XCAT ファントムにおける腫瘍の動きは最大で 17mm であった。それぞれ再構成手法で腫瘍追跡の精度に大きな差はなかった。
そして、ROI 再構成を行った場合の計算時間は、
視野全体を再構成した場合と比較して 10 分の 1 程度であった。
4. 結論
OpenPET ROI 再構成は不良設定問題となるものの、腫瘍追跡の目的においては、視野全体を再構成する場合と同等の結果が得られることをモンテ
カルロシミュレーションにより示した。この理由として、ROI 再構成によって生じる誤差は主としてバイアスとなり、ノイズに対する影響は少ないためと考えられる。本研究で提案する腫瘍追跡の応用では、パターンマッチングを行うため、腫瘍
35の形に関する情報が重要であり、定量的な値はそれほど影響しないと考えられる。そのため、OpenPET ROI 再構成法は、事前情報無しでも十分な画質が得られ、計算量を大幅に削減することが可能なため、腫瘍追跡のための十分な性能を有していると結論付けられる。
今回は初期の検討として、最も一般的な OSEM法を元に、CPU に実装したが、今後の予定としては、収束性が高くより高速な再構成手法である 3D
リ ス ト モ ー ド DRAMA （ dynamic row-action
maximum likelihood algorithm）法に ROI 再構成の手法 を 適 用 し 、 大 規 模 な 並 列 計 算 が 可 能 な GPU（Graphics Processing Unit）において実装することを計画している[6]。また、より高性能な腫瘍検出手法の検討や、遅延補正の手法開発[7]も今後の課
題である。
参考文献
[1] Yamaya T, Inaniwa T, Minohara S et al.: Phy Med
Biol 53: 757-775, 2008[2] Yamaya T, Yoshida E, Inaniwa T et al.: Phys Med
Biol 56: 1123-1137, 2011[3] Tashima H, Yoshida E, Kinouchi S et al.: IEEE
Trans Nucl Sci 59: 40-46, 2012[4] 田島英朗, 吉田英治, 山谷泰賀: 平成 24 年度
次世代 PET 研究報告書: 28-29, 2013[5] Segars W P, Sturgeon G, Mendonca S et al.: Med
Phys 37: 4902-4915, 2010
[6] Kinouchi S, Yamaya T, Yoshida E et al.: IEEE
Trans Nucl Sci 59: 1977-1983, 2012[7] Shinaji T, Tashima H, Yoshida E et al.: IEEE
NSS&MIC Conf Rec M21-13, 2013

（１−１３）マルチ GPU による OpenPET 画像再構成
二田晴彦 1、永田毅 1,2、田島英朗 3、吉田英治 3、山谷泰賀 3
1
みずほ情報総研株式会社、2 筑波大学、
3
放射線医学総合研究所・分子イメージング研究センター
1. はじめに
これまでに、放射線医学総合研究所では、画像再構成処理に GPU(Graphics Processing Unit)を用いた Dual-ring OpenPET のリアルタイムイメージング
システムを提案している[1]。GPU とは、もともとグラフィックス演算に用いられるプロセッサであるが、2007 年に NVIDIA 社が NVIDIA GPU 向けのソフトウェア開発環境である CUDA をリリースして以降、GPU を汎用計算に用いること (GPGPU:
General-Purpose computing on GPU) が増えてきている。リアルタイムイメージングシステムにおいても、CUDA と NVIDIA GPU を用いて画像再構成を行っているが、ヒトサイズの OpenPET に対して適用し、実用化するためにはさらなる高速化が必要とされている。
本研究では、既存のリアルタイムイメージングシステムの再構成手法をベースに、GPU に適した手法をさらに取り入れることで、再構成のさらなる高速化を目指す。また、マルチ GPU の実装を検討し、シングル GPU との性能の比較を行う。

ようにしている。なお、スライスごとに並列化した場合は、順投影演算後に、積算が必要となる。

2. 方法
2.1 既存システムの画像再構成手法
再構成には、時系列に LOR (Line of Response)情報を保持したリストモードデータを直接用い、再構成アルゴリズムは、3D ワンパスリストモード
DRAMA (Dynamic Row-Action Maximum-likelihood
Algorithm) [2-4]を使用する。
図 1 に既存システムの画像再構成手法のフローチャートを示す。計算量の多い、順投影演算・逆投影演算および画像の更新・λ(画像の更新の際に用いる緩和係数)の更新を GPU で行っている。画像の転送は処理の最初と最後に発生する。図 2 に既存システムの画像再構成の並列化手法の概要を示す。LOR が十分に多い場合は、図 2(a)のように各LOR を各スレッドに割り当てることで高い並列性を保つことが可能であると考えられる。しかしながら、LOR が少ない場合や DRAMA のようにサブセット数を多くして計算する場合、並列性が低くなる。特に近年の GPU は演算コア数が増える傾向にあるため、並列性の低下は大きな問題になる。
そのため、既存システムでは、図 2(b)のようにスラ
イスごとの計算の並列化 (LOR parallelization)も行
い、スレッド数を増やすことで高い並列性を保つ

2.2 提案手法
既存システムの手法に加え、下記の手法を取り入れた再構成手法とし、高速化を目指す。
2.2.1. LOR を支配的方向に分けた計算
Cui らによって提案された LOR を支配的方向に分けて計算する手法[5]を採用する。図 3 に LOR を
支配的方向に分けた計算の概略を示す。サブセッ
ト内の LOR を単純に時系列順で処理した場合、LOR の方向はランダムになるため、再構成画像へのメモリアクセスを局所的にすることは不可能であり、また、方向に応じた条件分岐が必要となり、
条件分岐の処理が不得意である GPU では計算のボトルネックとなりえる。そのため、図 3 に示すよ
うに事前に LOR の支配的方向(x もしくは y)に分けてから順投影演算、逆投影演算を行う。図 3 は 1
つのサブセットが 5 本の LOR から構成される例を示している。LOR1、LOR3 と LOR4 は x 方向が支配的な LOR であり、順投影演算は最初この 3 本のLOR に対して行う、次に y 方向が支配的な LOR(LOR2 と LOR5)について順投影演算を行う。逆投
影も同様である。なお、方向の分割は CPU で行い、分けられたデータをそれぞれ GPU のメモリへ転送する。また、LOR を支配的方向に分けることで、画像の初期化
画像のGPUへの転送

N

次に計算するサブセットのLORデータのGPUへの転送

順投影演算
逆投影演算

画像の
更新
λの更新

最後の
サブセット?
Y
画像のCPUへの転送

CPUでの計算
GPUでの計算
CPU・GPU間のデータ転送

図 1 既存システムの画像再構成手法のフローチャート
スライス

スライス

LOR1

LOR1

LOR2

LOR2

2スレッド(2並列)(a) 各LORを各スレッドに割り当て(LOR parallelization なし)

6スレッド(6並列)(b) (a)に加え、スライスごとに並列化(LOR parallelization あり)

図 2 既存システムの画像再構成の並列化手法

36

4. 結論
既存システムに比べ、画像再構成の処理時間の低減を確認した(シングル GPU の比較で約 24.5 倍)。
表 1 実験諸元

容量は小さいが高速なメモリアクセスが可能なシェアードメモリを利用できるため、それを利用する。
y方向が支配的なLOR

GPU

LOR5 LOR2

CUDA
ツールキット
再構成画像ボクセル数
ボクセルサイズ
サブセット数
反復回数
検出器
応答関数
感度補正

LOR1

LOR3

x方向が支配的なLOR

LOR4

y

x

図 3 LOR を支配的方向に分けた計算

NVIDIA GeForce GTX TITAN x 2(Compute Capability：3.5)v5.5
76 x 76 x 84

1.5 x 1.5 x 1.5 mm350 (固定)1 (固定)ガ ウ シ ア ン 関 数 (カ ー ネ ルサ イ
ズ：13 x 13 ピクセル)なし

1000.02.2.2. 計算と転送の同時実行
NVIDIA GPU では、計算とデータ転送の同時実行が可能である。図 2 で示したフローチャートの内、画像の更新・λの更新と次に計算するサブセ
ットの LOR データの GPU への転送は、同時に行うことができる箇所であるため、その部分を同時に行い、トータルの処理時間を短縮する。
2.2.3. マルチ GPU での計算
マルチ GPU での計算は、サブセット内の LORを各 GPU に分散して割り当てることで行う。再構
成画像の更新は、逆投影演算結果を 1 箇所に集約しなければならないため、ある 1GPU へデータ転送する。GPU 間のデータ転送は、GPU 間で直接アクセスする GPUDirect を使うことでオーバーヘッ
ドを減らす。更新された画像は、再び各 GPU へ転送しなければならないが、この処理はλの更新と同時に行えるため、計算と転送の同時実行を行う。

既存システムの手法
提案手法

処理時間 [秒]100.0

提案手法からスライスごとの計算の並列化を除いたもの

10.0

1.0
10,000100,000

1,000,000

10,000,000

0.1
LOR数

図 4 1GPU での処理時間(画像再構成のみの時間)
表 2 GPU 数を変えた場合の処理時間(画像再構成のみの時間)
手法
提案手法

LOR 数
1,000,000

GPU 数

処理時間 [秒]

1GPU

1.22

2GPU

0.79

また、マルチ GPU での有効性を確認した。今後の課題は、マルチ GPU でのオーバーヘッド低減や、放射線治療との融合により特化したジオメトリである Single-Ring OpenPET[6]でのリアルタイムイメ
ージングシステムの実装が考えられる。

3. 結果と考察
提案手法の有効性を確認するために、処理時間を評価する。本研究での実験諸元を表 1 に示す。
図 4 に 1GPU の処理時間(画像再構成のみの時間でデータ取得等の時間は含んでいない)を示す。既存システムの LOR parallelization と本研究で取り入れた手法の組み合わせが有効であるかを確認するため提案手法から LOR parallelization を除いたものでも処理時間を測定した。LOR が 1,000,000 の場合では、既存システムの手法が 29.90 秒に対し、提案手法が 1.22 秒と大幅な高速化(約 24.5 倍)を達成している。LOR が少ない場合に提案手法のほうが処理時間が少なくなっており、スライスごとの計算の並列化の有効性が確認できる。次に 1GPU と 2GPUの場合の処理時間を評価する。本研究では、LOR
数が 1,000,000 について評価を行う。表 2 に GPU数を変えた場合の処理時間を示す。1GPU では 1.22秒に対し、2GPU では、0.79 秒となった。

参考文献[1] H. Tashima, et al，“Real-Time Imaging System for the
OpenPET，”IEEE Trans. Nucl. Sci.，vol. 59， no. 1，
pp.40－46，Feb. 2012.
[2] E. Tanaka and H. Kudo，“Subset-dependent relaxationin block-iterative algorithms for image reconstruction inemission tomography，” Phys. Med. Biol.，vol. 48，
pp.1405－1422，May. 2003.
[3] 工藤博幸，他，“究極の PET 画像再構成法 DRAMA―新しい緩和パラメータ制御法とワンパス
DRAMA の提案―，”平成 21 年度次世代 PET 研究
報告書, pp.76-81, Mar. 2010.
[4] S. Kinouchi, et al, “ GPU-Based PET Image
Reconstruction Using an Accurate Geometrical System
Model，” IEEE Trans. Nucl. Sci., vol. 59, no. 5,
pp.1997－1983，Oct. 2012.
[5] J. Cui, et al，“Fully 3D list-mode time-of-flight PET
image reconstruction on GPUs using CUDA，”Med.
Phys.，vol. 38，pp.6775－5786，Dec. 2011.
[6] H. Tashima, et al, “A single-ring OpenPET enabling
PET imaging during radiotherapy，”Phys. Med. Biol.，vol. 57， no. 14，pp.4705－4718，Jul. 201237

（１−１４）Dual-ring OpenPET における解析的画像再構成
1

石川輝一 1、田島英朗 2、山谷泰賀 2、小尾高史 3
東工大院総理工、 放医研・分子イメージング研究センター、3 東工大像情報工学研究所
2

1. はじめに
現在、放射線医学総合研究所を中心に開放型 PET装置である「OpenPET」の研究開発が進められている[1]。OpenPET は物理的な開放領域を有し、リア
ルタイム PET/CT やがん診断・治療融合システムな
ど、様々な応用が期待されている。第一世代
OpenPET である DROP（Dual-ring OpenPET）では開放領域において再構成計算に用いることができる LOR が斜めのものに限られるため体軸方向の低周波成分が欠損し[2]、OpenPET 画像再構成問題が不完全問題となる[3]ことから、解析的手法を適用するために、欠損周波数を凸射影法（Projection onto
Convex Sets：POCS）[4]を用いて反復計算により復元させる手法が考案されている[5,6]。しかし、この手法はノイズの影響下において再構成画像に斑状のアーチファクトが発生するなど、解が安定しない傾向が確認されている[6]。これに対して本稿では、従来では用いることができなかった LOR を用いて初期画像における S/N 比を向上させ、アーチ
ファクトを軽減させる手法を提案する。

ここで、P(𝜔𝜔, 𝑘𝑘, 𝑧𝑧, 𝑟𝑟)はサイノグラムp(𝑠𝑠, 𝜙𝜙, 𝑧𝑧, 𝑟𝑟)の𝑠𝑠と𝜙𝜙 についての 2 次元フーリエ変換であり、𝑧𝑧は
LOR の中点の𝑧𝑧座標、𝑟𝑟は横断面に対する LOR の傾きの正接であり、𝑟𝑟0 = tan 𝜃𝜃0 である。提案手法では、リビニングを行った後に DFM により画像再構成を行い、生成した初期画像に POCS を適用する。なお、これ以降従来手法を「DFM+POCS」、提案手法を「FORE+POCS」と表記する。

図１

2. 方法
POCS による周波数復元法では、まず DROP で計測される斜めの LOR のみを用いて解析的 3 次元画
像再構成手法である直接フーリエ変換法（Direct
Fourier Method：DFM）により初期画像を生成する。
DFM では物体を完全に覆わない傾斜角の 2 次元投影データはアーチファクトの原因になるため、従来手法では図１のように欠損の生じない傾斜角𝜃𝜃0の投影データのみを用いているが、ここで得られる初期画像にノイズの影響が及んでいる場合、再構成画像に図２のような斑状のアーチファクトが発生する。これに対して、本稿では、フーリエリ
ビニング（Fourier Rebinning：FORE）法 [7]を適用することで、従来、用いることのできなかった傾
斜角のデータを再構成に利用し、初期画像のノイズの影響を軽減する手法を提案した。ここで、通常の FORE 法では斜めの投影データを傾きのない
投影データへリビニングするが、本手法では式(1)を用いて DROP で得られる種々の方向への投影データを図１の一定傾斜角𝜃𝜃0 方向への投影データに
リビニングしている。
P(𝜔𝜔, 𝑘𝑘, 𝑧𝑧, 𝑟𝑟) ≈ P �𝜔𝜔, 𝑘𝑘, 𝑧𝑧 −(𝑟𝑟 − 𝑟𝑟0 )𝑘𝑘, 𝑟𝑟0 �
𝜔𝜔

(1)

図２

DROP と一定傾斜角𝜃𝜃0 の LOR

ノイズの影響下での凸射影法の適用結果

3. シミュレーション実験
DFM+POCS と FORE+POCS をシミュレーション
データに適用した。想定した OpenPET 装置を図３に、そのパラメータを表１に示す。
ファントムには図４のような直径 15 cm、体軸方向の長さ 7.5 cm の円筒内に直径 7.5 cm、厚さ 1.25
cm の円盤状の放射線源を 1.25 cm の間隔で 3 枚配置したものを使用した。また、投影データにはポアソンノイズを 20 %付加している。

図３
38

シミュレーション実験で想定したOpenPET 装置

表１ シミュレーション実験で想定したOpenPET 装置のパラメータ

図６

凸射影法による再構成画像

図７

図６の画像のプロファイル

図４ シミュレーション実験で用いた
ディスクファントム
4. 結果と考察
図５に凸射影法の反復による再構成画像と真値との NMSE 値の変化を示す。また、
図６に反復 1200
回時と 5000 回時の再構成画像を、図７に図６の点線上のプロファイルを示す。図５より、DFM+POCS
では、1200 回を超えると NMSE 値が発散するが、FORE+POCS では 5000 反復を行っても値の発散傾向は見られなかった。これは、FORE の適用により値の収束が緩やかになることとノイズの影響が軽減されて真値に近づきやすくなっているためであると考えられる。
また、図６より、FORE+POCS では DFM+POCS
で発生している斑状のアーチファクトを軽減できていることがわかる。さらに、図７より
FORE+POCS では DFM+POCS と比較して値のばらつきが抑えられていることがわかる。反復 1200 回
時 で は FORE+POCS は 収 束 し て い な い た め
DFM+POCS の方が真値に近い値を示すが、反復5000 回時のプロファイルを見ると、FORE+POCS
が値のばらつきを抑えながら真値に近い値を示していることがわかる。

5. 結論
DROP における解析的アプローチによる画像再構成手法である DFM+POCS においてノイズの影
響を強く受ける性質を改善するため、FORE 法を用
いて斜めの LOR を再構成に利用可能とすることで初期画像の S/N 比を向上させる手法を提案した。
提案手法では再構成画像におけるアーチファクトの低減や推定値の分散を抑えられていることを示
した。
参考文献
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]

[6]

[7]
図５

凸射影法の反復による NMSE 値の変化
39

T Yamaya, et al.: A proposal of an open PET geometry,
Phys. Med. Biol., 53, 757-773, 2008.
E Tanaka, Y Amo: A Fourier rebinning algorithm
incorporating spectral transfer efficiency for 3D PET,
Phys. Med. Biol., 43, 739-746, 1998.
SS Orlov: Theory of three-dimensional reconstruction. 1.
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Physics Crystallography, 20, 312-314, 1976.
DC Youla, H Webb: Image Restoration by the Methodof Convex Projections: Part 1 – Theory, IEEE Trans.
Med. Imag., MI-1, 81-94, 1982.
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OpenPET image reconstruction, in International Forumon Medical Imaging in Asia, 252-253, 2011.
H Tashima, et al.: Restoration of the Analytically
Reconstructed OpenPET Images by the Method ofConvex Projections, in Fully Three-Dimensional
Meeting, 112-115, 2011.
M Defrise: A factorization method for the 3D X-ray
transform, Inverse Problems, 11, 983-994, 1995.

（１−１５）TOF 情報を用いた OpenPET 画像再構成の検討
田島英朗、山谷泰賀
放射線医学総合研究所・分子イメージング研究センター

1. はじめに検出器リング間にイメージング可能な開放空間
を 持 つ 二 重 リ ン グ 方 式 の 開 放 型 PET 装 置「Dual-Ring OpenPET」は、体軸方向の視野拡大や、患者のストレスを低減する効果がある[1]。しかしながら、Dual-Ring OpenPET の開放空間では斜めのLOR（Line of Response）しか測定することができず、Orlov の条件[2]を満足しないため、厳密な画像
再構成を行うことはできない不完全問題とされる。
開放空間では、図１に示すような低周波成分の欠損が生じる。しかしながら、MLEM（Maximum
Likelihood Expectation Maximization）法や OSEM
（Ordered Subset Expectation Maximization）法のよ
うな逐次近似型画像再構成手法を適用することで、十分な画質の再構成像を得られることが実験的に示されている[3]。ここで、逐次近似型画像再構成
法によって、有効な画像が得られることが示されているが、イメージング対象の形状によっては、低周波成分の欠損の影響を強く受け、強いアーチ
ファクトが現れることがある。これまでに、リング間を繋ぐような形で物体をカバーできる大きさのブリッジ検出器と名付けた検出器を配置することで、解析的に完全解を得られるジオメトリ「Bridged OpenPET」の提案を行っているが、追加の検出器のコストが少量とは言え必要である[4]。
一方で、近年、制限角度問題を含むパーシャルリ
ング PET のジオメトリのような、完全な投影デー
タ を 取 得 で き な い PET 装 置 に 対 し て 、 TOF（Time-of-Flight）情報を計測可能な PET 検出器を用いることで、不完全問題の影響を低減させる提案が盛んに行われている[5]。そこで、本研究では、
開放空間における低周波欠損の影響を補うことがFrequency domainvy

期待される TOF 情報が OpenPET 画像再構成に与える影響を調査した。
2. 方法
図２に示すような、TOF Dual-Ring OpenPET ジオ
メトリを用いて、ノイズフリーのイメージングシ
ミュレーションを行った。片側リングはそれぞれ 4
つのサブリングを持ち、サブリングはそれぞれ 48
個の DOI（Depth of Interaction）検出器ブロックからなる。検出器ブロックは 6.0×6.0×7.5 mm3 のシンチレータを 8×8×4 に配列した。シミュレーシ
ョンの簡単化のため、DOIC（DOI Compression）法を適用すると仮定して、1 層目のみの投影データを、解析的に求めたシステムマトリクスによる順投影で生成した。その際、検出器は半値幅（FWHM: Full
Width at Half Maximum）で 500ps の時間分解能を有すると仮定した。
数値ファントムとして、スポットファントムとディスクファントムの 2 種類を用いた。スポット
ファントムは低放射能の円筒形（直径 400mm、長さ 150mm）のバックグラウンドと、15 のホットス
ポットからなる。バックグラウンドとホットスポ
ットのコントラスト比は 1:4 とした。ディスクファ
ントムは同様に低放射能の円筒形のバックグラウ
ンドと 25mm の間隔で並んだ 3 つのホットディス
ク（直径 200mm、長さ 25mm）からなる。ディスクファントムは、コーンビームアーチファクトを評価する際に用いられる Defrise ファントムを模擬している。そして、検出器応答関数（DRF:Detector
Response Function）を考慮した順投影により、TOF
情報有りと無しの場合の投影データを生成した。
そして、OSEM 法（8 サブセット、10 反復）により画像再構成を行った。ここで、Inverse Crime にな
180 mm

48 blocks in ring

30 mm
y

x

6 mm

Scintillators
48 mm

Photo detector
DOI-PET detector

Lost frequency region

Dual-Ring OpenPET の開放空間における周波数成分の欠損領域

z
30 mm

vx

図１

770 mmvz

210 mm

図２
40

210 mm

TOF Dual-Ring OpenPET のシミュレーショ
ンジオメトリることを避けるため、再構成時には投影データ生
成時とは異なるシンプルな DRF を用いた。
再構成した画像に対して、フーリエ解析を行った。Dual-Ring OpenPET で生じる欠損領域（図１）
に関する解析を行うために、数値ファントムと再構成像を 3 次元フーリエ変換した。そして、それぞれについて振幅成分の合計値が１になるように規格化し比較した。

Transaxial

Sagittal

Fourier
DomainError in
Fourier
DomainIdeal

3. 結果と考察
図３、４にスポットファントムとディスクファ
ントムの再構成像、並びにフーリエ解析の結果を示す。スポットファントムの場合は、TOF 情報無
しでもホットスポットが鮮明に再構成された。しかし、ディスクファントムの場合には、TOF 情報を用いない場合、強いアーチファクトが現れてしまい、ディスク同士の判別が困難となった。それに対して、TOF 情報を用いることで、ディスクフ
ァントムやスポットファントムの円筒形バックグ
ラウンドに現れたアーチファクトが大幅に低減されている事がわかる。また、フーリエ解析の結果、
スポットファントムと比較して、ディスクファン
トムは周波数欠損領域に多くの成分を含んでいる
ことが分かる。そして、TOF 情報無しの場合、欠損領域の信号が十分に復元されずに大きな誤差となるが、TOF 情報を用いることで、その誤差が大幅に低減されていることが分かる。
TOF 情報を含んだ DRF は、矩形関数を基底として LOR 上をサンプリングした後、ガウス関数と畳込み演算を行うことでモデル化できる。Dual-Ring
OpenPET では、斜めの投影データしか取得できな
いが、TOF 情報により、LOR に直交する方向のサンプリングが行えるため、フーリエ空間で埋まる領域が広がり、欠損領域の周波数をある程度埋めることができると考えられる。また、逐次近似型
画像再構成手法にも、物体空間で拘束条件を与えることで、欠損周波数をある程度復元する効果がある[6]ため、それらの効果が合わさることで高精度なイメージングが可能になるものと期待される。
4. 結論
ディスクファントムのような、低周波成分を多く含む物体は、Dual-Ring OpenPET の開放空間ではTOF 情報無しでイメージングすることが困難であるが、TOF 情報を用いることで、低周波成分を十分に復元することが可能である。今後の課題として、TOF Dual-Ring OpenPET の解析的な特性について検討し、TOF 分解能と埋められる周波数空間の関係を明らかにする予定である。

41

Non-TOFTOF

Axial Direction
図３

スポットファントムの再構成像とフーリ
エ解析結果

Transaxial

Sagittal

Fourier
DomainError in
Fourier
DomainIdeal

Non-TOFTOF

Axial Direction
図４

ディスクファントムの再構成像とフーリ
エ解析結果

参考文献
[1] Yamaya T, Inaniwa T, Minohara S et al.: Phys
Med Biol 53: 757-775, 2008[2] Orlov S: Sov Phys Crystallo 20: 312-314, 1975
[3] Yamaya T, Yoshida E, Inaniwa T et al.: Phys Med
Biol 56: 1123-1137, 2011[4] Tashima H, Yamaya T, and Kinahan P E: An
OpenPET scanner with bridged detectors tocompensate for incomplete data, submitted toPhys Med Biol, 2014[5] Surti S and Karp J S: Phys Med Biol 53:
2911-2921, 2008
[6] Tashima H, Katsunuma T, Kudo H et al.:Restoration of lost frequency in OpenPET
imaging by maximum likelihood expectation
maximization, submitted to Radiol Phys Technol,2014

（１−１６）Proposal of A New OpenPET Based Simultaneous Whole-body
PET/CT Geometry
Yannan Yin*1, Hideaki Tashima*2, Tatsuya Kon*1, Takashi Obi*1, Taiga Yamaya*2*1

T

Imaging Science and Engineering Laboratory, Tokyo Institute of Technology*2
Molecular Imaging Center, National Institute of Radiological Sciences

1

INTRODUCTION

HE essential value of the whole-body combined
positron emission tomography (PET) and computed
tomography (CT), or whole-body PET/CT imaging, is todetect the spread of a certain disease over the whole
patient body. By examining the metabolism of theinternal organs, distribution of diseases such as cancer
could be determined. Conventional PET/CT system
consists of two parts, the CT scanner and the PET
scanner, which are axially assembled in one single
gantry. For the whole-body imaging, patients will be
moved progressively through the CT scan and then the
PET scan with multiple bed positions. However,patient’s movement during the imaging process would
cause inaccuracy of attenuation and scatter correction foremission images [1]. Bed shifting also means long scantime for the whole-body range. Though studies on theentire whole-body PET scanner with extended axial fieldof view (FOV) indicate an improved sensitivity [2][3],clinical PET/CT is not cost efficient.
In this paper, we propose a new conceptual
whole-body imaging geometry based on the OpenPET
structure designed by the National Institute ofRadiological Science in Japan [4]-[7]. By taking theadvantage of OpenPET structure with reduced detector
number, the proposed geometry could cover a large FOVwith an affordable practical cost. The larger FOV could
enable the whole-body imaging with reduced bed
positions, or even without moving patient. Meanwhile,
the CT scanners could share the same FOV as the PET
scanners. This simultaneous imaging process largely
reduces the registration artifacts in measuring blood
perfusion and metabolic activity. We expect that thesimultaneous whole-body PET/CT could provide newknowledge. In this work, we study the feasibility of thesimultaneous whole-body PET/CT geometry by Monte
Carlo simulation in terms of sensitivity profiles. Also,
the CT images reconstructed under the proposed
geometry are analyzed.
2

Fig. 1.

Simultaneous Whole-body PET/CT Imaging Geometry.

reconstruction methods [4]. For the whole-body PET
imaging, multiple small open gaps structure was studied[8][9]. In this work, the basic dual-ring OpenPET
structure is adopted.
As shown in Fig. 1, three x-ray sources are
implemented to ensure the same FOV for both of the CT
and the PET scanners. Furthermore, simultaneous
gamma ray and x-ray detectors for CT scans are also
required, which are now under investigation. While theCT detectors are inserted to cover the gap region, PET
detectors of the OpenPET rings will now be used for the
x-ray detection as well. Therefore, the extended FOV
not only allows the whole-body imaging without moving
the patient bed, but also enable simultaneous imaging
process for both CT and PET scans.

Method

2.1 Simultaneous Whole-body OpenPET Geometry
In OpenPET structure, two PET detector rings areplaced axially with a gap in between. Although the
projection data for gap region are incomplete, we
showed by simulations and experiments that the PET
image reconstruction is feasible by using iterative image42

2.2 Performance Evaluation
We simulated the OpenPET geometry as shown in Fig.
1. The CT detectors were arranged as a curved plane outof a virtual block ring with the radius of 380 mm,
covering a 120º span. CT detectors of different axial
lengths were simulated in regards to image artifacts
reduction and noise performance. The blocking effects
were examined in terms of sensitivity profiles for the
PET detectors. The suitable detector length would bedetermined based on the sensitivity profiles. For PET
scanners, the OpenPET had 16 block detector rings withthe ring diameter of 800 mm. Each of the detector rings
consisted of 48 4-layer depth-of-interaction (DOI)
detectors [9]. Each DOI detector was 48 × 48 × 20mm3 and the pitch of their axial arrangement was 48 mm.
The OpenPET had an axial FOV of 1104 mm in lengthwith a 336 mm open gap, in which 7 virtual block rings
were assumed.
Sensitivity profiles were determined from thesimulation of a 1200 mm line source of 500kBq. We
placed the line source in the center of the FOV. The

number of detected true coincidences was summed forthe blocking CT detectors of different lengths. With
the CT detector axial length fixed, we examined the CT
image quality by imaging 3D Shepp and Logan phantom(128 × 128 × 128). We used two methods, thestandard Feldcamp (FDK) and Maximum Likelihood
Expectation Maximization (ML-EM), to reconstruct theCT images. Root Mean Square Error (RMSE) and theNormalized RMSE of the images were calculated.
3

Results

Fig. 2(a) indicates that as the cone angle increased,
the image quality decreased in general. Still, the iterative
methods had superior performance to the analytical onesin terms of large cone angle effects. After comparing thehorizontal profile values of the transversal slice for bothalgorithms under the cone angle of 60゜, we can see the
ML-EM outperformed the standard FDK with lessfluctuation in Fig.2 (b). Therefore, under any cone angle,
the ML-EM had superior performance to the standard
FDK in terms of image quality.
0.2Standard FDK
ML-EM

True Value
Standard FDK
ML-EM

1

0.15
Pixel Value

RMSE

0.8

0.1

0.6
0.4

0.05
0.2

0

20

40

(a)
Fig. 2.

0

140

120

60
80
100
Axial Cone Angle [Degree]

0

20

40

60
Pixel Number

80

100

120

(b)

(a) RMSE of images under different cone angles. (b) Horizontal(85) profiles through transversal slice (65).

We compared the images reconstructed with different
levels of Poisson noises. Fig. 3(a) indicates that, throughthe calculated NRMSEs for both algorithms, thetendency of high level noise tolerance was verified.
However, for the images with acceptable clinicaldiagnose value, ML-EM was the better algorithm interms of noise performance. RMSE of images
reconstructed with the incomplete projections were
calculated. As Fig. 3(b) indicates, the ML-EM
algorithms had better performance than the standard
FDK in terms of image quality.
4

3

0.16

2.5

0.14

RMSE

NRMSE

0.18

2

[2]
Standard FDK
ML-EM

[3]

0.12

[4]

0.08

1

0.06

0.5
0

(a)

10

20

30
SNR [dB]

40

50

60

0.04

[5]

Projection Data Incompleteness(b)
Fig. 3. (a) NRMSE of images reconstructed with different Poisson noiselevel. (b) RMSE of images reconstructed with incomplete projection data.

[6]
[7]

4

Conclusion

The OpenPET based whole body PET/CT geometry
enables simultaneous PET and CT scanning which can
image the same FOV at exactly the same time. Improved
attenuation and scatter correction could be expected.
Simulation results indicate that iterative methods havebetter performance in terms of image quality comparedwith the analytical methods. However, modified
reconstruction algorithm should be developed to solve
the large cone angle artifacts with regard to thecomputation efficiency.

[1]

0.1

1.5

5

References

0.2Standard FDK
ML-EM

3.5

allows simultaneous acquisition of the CT and PET datawith the same FOV. The simultaneous imaging process
enables the whole-body dynamic scan to get thefunctional and anatomical information at the same time.
Attenuation correction artifacts caused by the organ andbody movement could be significantly reduced as well.
Since the OpenPET structure requires limited number ofdetectors, costs for clinical application would besignificantly reduced.
For the detector arrangement, however, the PET
detector element size (2 - 3 mm) is larger than that of theCT detectors (1 mm). Therefore, degraded CT image
resolution would be expected. By axially extending theCT detector plane under the premise of adequate
sensitivity profiles for PET scan, we improve the image
quality with larger CT detector coverage instead of thePET detectors
Three x-ray sources were used in the proposed
geometry, thus weak x-ray sources should be adopted forlow dose radiation to the patients.
For the whole-body cone angle of 84.0º in thisgeometry, CT images suffered from a severe degradation.
However, the iterative algorithm reconstructed image
with better quality compared with those obtained fromthe analytical method. With regard to the computation
time, modified reconstruction algorithms should be
explored in the next phase.

Discussion[8]

The OpenPET based simultaneous whole-body
PET/CT geometry provides an extended FOV for bothof the CT and PET scans, as long as the gap width is lessthan or equal to the detector ring width. This enables
whole-body imaging without moving the patient and

[9]

43

B. Sattler, et al. Radiotherapy and Oncology, vol.
96, no. 3, pp. 288–297, Sep. 2010.
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T. Yamaya, et al. IEEE Trans. Nucl. Sci., vol. 56,
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T. Yamaya, et al. Radiol Phys Technol, vol. 2, no.
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T. Yamaya, et al. Phys. Med. Biol., vol. 56, no. 4,
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Sep. 2010.

第２章 クリスタルキューブ

44（２−１）クリスタルキューブ検出器
吉田英治、山谷泰賀
放医研・分子イメージング研究センター

1. はじめに
我々は、シンチレータブロックの多面からシンチレーション光を検出するという独自コンセプトに基づいた、新しい 3 次元 PET 検出器「クリスタルキューブ」の開発を進めている[1]。従来の 2 次
元 PET 検出器ではガンマ線の入射方向が検出器に対して傾斜すると空間分解能が劣化する問題点があり、様々なタイプの 3 次元 PET 検出器が提案されているが、あらゆる入射方向に対して等方的な分解能を有するには至っていない。一方、クリス
タルキューブでは、立方体の微小結晶を 3 次元的に積層し、多面からの Multi pixel photon counter(MPPC)による効率的な光収集により、等方的かつ高い空間分解能を得ることを目指している。また、生産性及び作製精度の向上を目的として、レーザーによるシンチレータ内部の加工方法[2]を開発し(1mm)3 の等方分解能を実現した。
本研究ではさらなる高分解能に向けて、(1 mm)3以下の素子からなるクリスタルキューブの空間分解能予測をシミュレーションにより実施した。また、レーザーによる内部加工を施したクリスタル
キューブと従来の分割結晶によるクリスタルキューブの性能比較を行った。

よって結晶弁別性能及びエネルギー分解能を評価した[4]。

Fig. 1. Photographs of (a) a monolithic LYSO crystal before laser
processing and (b) a laser-processed block. (c) Segmented array
blocks manufactured with 2 mm cubic LGSO crystals. (d) The
segmented array block with glue was optically coupled manually. (e)The segmented array block with air gaps was enclosed inside the lightguide box.

3. 結果と考察
Fig. 2 にシミュレーションによって得られた重み付き平均空間分解能を示す。(1 mm)3 以下の素子を用いることで空間分解能の改善が見込まれ等方分解能による更なる改善も期待できる。
また、Fig. 3 と Fig. 4 に実測による 3 種類のシンチレータブロックにおける 2 次元ポジションヒス
トグラムとエネルギースペクトルを示す。レーザーによる内部加工を施したクリスタルキューブは従来の分割結晶に比べて高い結晶弁別性能とエネ
ルギー分解能を有している事が分かった。

2. 方法
様々な素子サイズのクリスタルキューブの空間分解能を評価するためにモンテカルロによるシミュレーションを実施した。検出器リングは 12 個のクリスタルキューブからなり、直径は 7.8 mm とした。個々のシンチレータブロックのサイズは(18mm)3 であり、素子サイズは後処理で追加した。画
像再構成には 2D-FBP を用い、下記に示す視野中心から複数点での重み付き平均を FWHM で評価した[3]。
(1)
次に、レーザーによる内部加工を施したクリス
タルキューブと従来の分割結晶によるクリスタル
キューブの性能比較を行った。Fig. 1 に評価した 3
種類のシンチレータブロックを示す。素子のサイズは(2 mm)3 の LYSO 及び LGSO であり、4x4 のア
レ イ 状 の MPPC(Hamamatsu Photonics K.K.,
S10931-50P)をシンチレータブロックの 6 面にそれぞれ光学接着した。22Na 点線源による一様照射にFig. 2. Weighted average spatial resolutions of the 7.8-cm ring
diameter scanner for several crystal sizes as a function of DOI
resolution.

45

4. 結論レーザーによる内部加工を施したクリスタルキ
ューブは従来の分割結晶に比べても高い性能を有しており、更なる微細加工によって空間分解能が改善できることが期待できる。

[3]

[4]

参考文献
[1]

[2]

T. Yamaya, T. Mitsuhashi, T. Matsumoto, N. Inadama, F.
Nishikido, E. Yoshida, et al., A SiPM-based isotropic-3D PET
detector X'tal cube with a three-dimensional array of 1 mm
3crystals, Phys. Med. Biol. 56 (2011) 6793–6807.
T. Moriya, K. Fukumitsu, T. Sakai, S. Ohsuka, T. Okamoto, H.
Takahashi, et al., Development of PET Detectors Using
Monolithic Scintillation Crystals Processed With Sub-Surface

Laser Engraving Technique, IEEE Trans. Nucl. Sci. 57 (2010)
2455–2459.
E. Yoshida, H. Tashima, Y. Hirano, N. Inadama, F. Nishikido, H.
Murayama, and T. Yamaya, “Spatial resolution limits for theisotropic-3D PET detector X'tal cube,” Nuclear Inst. andMethods in Physics Research, A, vol. 728, pp. 107–111, Nov.
2013.
E. Yoshida, Y. Hirano, H. Tashima, N. Inadama, F. Nishikido, T.
Moriya, T. Omura, M. Watanabe, H. Murayama, and T. Yamaya,“The X'tal cube PET detector with a monolithic crystal
processed by the 3D sub-surface laser engraving technique:
Performance comparison with glued crystal elements,” Nuclear
Inst. and Methods in Physics Research, A, vol. 723, pp. 83–88,
Sep. 2013.

Fig. 3. 3D position histograms from the 511 keV uniform irradiation of (a) the laser-processed block 1, (b) the segmented array block with glue,and (c) the segmented array block with air gaps. 2D images correspond to the 5th layer of the segment arrangement extracted from the 3D position
histogram for each block.

Fig. 4. Energy spectra obtained using 22Na point sources for (a) the laser-processed block, (b) the segmented array block with glue, and (c) the
segmented array block with air gaps.

46

（２−２）モノリシック板積層型 DOI 検出器に対する光学シミュレーション
*1

*1

*2

*2*3

権藤朱音 ，品地哲弥 ，平野祥行 ，山谷泰賀，羽石秀昭*1 千葉大学大学院工学研究科*2 放射線医学総合研究所・分子イメージング研究センター*3 千葉大学フロンティア医工学センター*2*3

る Anger 法を使用した．

1. はじめに
DOI(Depth Of Interaction)検出器は深さ方向の消滅放射線相互作用位置の計測が可能である為，PET装置の空間分解能向上が可能である．これまで結晶を積層し，反射材により光子の動きを制限する
方法[1]や全面読み出し[2]など多くの種類の DOI 検
出器が研究されてきた．これらの検出器は高空間分解能，高感度を達成するが，結晶作成コストの抑制が課題である．一方で近年，結晶作成のコスト抑制を可能とするモノリシック結晶検出器の研究が注目されている．しかし，モノリシック結晶
検出器において高空間分解能を実現為には複雑な相互作用位置推定法を必要とする[3]．
そこで，我々のグループでは両者のコンセプトを組み合わせた，モノリシック板積層型 DOI 検出器(本論文で stack of planer scintillators: SOPS とする)を提案している[4]．SOPS は板状のモノリシッ
クシンチレータを積層し，組立工数を削減するとともに層構造により光子の広がりを抑制する．想定した検出器のジオメトリを Fig.1 に示す．本報では SOPS に対して光学シミュレーションを行い，表面粗さが SOPS の空間分解能に与える影響と SOPSの各層にレーザ加工面を作成した際の効果の調査
結果を報告する．

,(1)

ここで， と はそれぞれ検出光子数と i 番目の受光素子の位置を示す．シミュレータの精度検証
はモノリシック検出器に対するシミュレーション
結果と実験結果のポジションヒストグラムを比較することにより行った．
Table 1 シミュレーション条件
Scintillator
LGSO
Scintillator size
18x18x3 mm3Photo detector
MPPC
Size of MPPC3 x 3 mm2
Reflectance of reflector
0.96
Energy of radiation
511 keV
2.2 表面粗さ
シミュレーションで設定する表面粗さに実際の結晶表面の情報を与え，対応付けを行うことを目的とし，表面の粗さが異なるシンチレータをレーザ顕微鏡で測定した．
一方，シミュレータでは粗い結晶表面は三角形
パッチを用いた微小平面により構成する．基準となる表面の法線と微小平面の法線がなす角の標準偏差は N(0, t/2)に従うガウス乱数により決定される．シミュレーションでは検出器を構成する全ての結晶表面に同じ表面粗さを設定した．
2.3 レーザ加工面作成
結晶に光学特性を持つレーザ加工面(以下laser-processed boundary: LPB とする)を任意に配置できるモンテカルロシミュレータ[5]を基に LPB を
SOPS に設定した．LPB の光学特性はレーザ光と受光素子を用いて測定を行っている[5]．LPB により
SOPS の各層を 6 x 6 に分割し，光子の動きに制限を加える．

Fig. 6 想定する SOPS 検出器ジオメトリ
2. 方法
2.1 光伝搬シミュレータ
検出器の作成条件を Table 1 に示す．SOPS は
LGSO 結晶 6 層で構成され，受光素子は検出器の上面と底面の 2 面のみに設置する．結晶間は空気層(屈折率 1.00)を想定し，反射材は挿入しない．また，受光素子が存在しない結晶表面は反射材で覆う．
各相互作用位置で光子を発生させ，各光子をモンテカルロシミュレーションにより追跡する．相互作用位置推定には受光素子で検出された光子数の信号を用いて，式(1)に示す重心位置演算法であ2.4 シミュレーションと評価方法
表面粗さの評価を行うシミュレーションでは，
20, 000 回消滅放射線を検出器に入射させ，入射位
置は以下の位置に従う．
(2)
各放射線入射に対して受光素子で検出する信号47

のシミュレーションを行い，式(1)の , ,が計算される．
層間の境界面により SOPS では，各層の相互作用
位置は の値によって弁別が可能である．また，空間 分 解 能 は 各 層 で 算 出 す る ．
，
に対してガウスフィッティングを行い，標準偏差を用いて空間分解能を算出する．
3. 結果
3.1 光伝搬シミュレータ
シミュレーションと実験結果の検証は同様の条件下で行った．実験ではガンマ線を点線源から直径 1 mm の 5 x 5 の穴が空いたコリメータを通して検出器に照射した．
相互作用位置は 4mm 間隔に設定した．1 層目から 3 層目の 2 次元ポジションヒストグラムを Fig.2に示す．実験とシミュレーションは同様の傾向を示した．受光素子から離れた位置に存在する 3 層
目ではポジションヒストグラムが縮み、各照射点の明確な弁別は不能である．

Fig. 7

Fig. 3 Spatial resolution of SOPS
3.3 LPB を設定した SOPSLPB を作成した SOPS のシミュレーションでは
照射位置は 3 mm 間隔，6 x 6 点とした．Fig.4 にSOPS と LPB を作成した SOPS の 2 種類の 2 次元ヒ
ストグラムを示す．SOPS では照射点の弁別が不能である．一方で各層に作成した LPB により光子の動きが制限され，全ての層で照射位置を弁別することが可能となった．LPB により検出器の性能が向上することが示された．

Fig. 4 LPB の影響評価

ポジションヒストグラム

3.2 表面粗さ変化
レーザ顕微鏡で測定した結晶は化学研磨または，異なる大きさの砥粒(#4000, #2000, #1000, #500)による機械研磨で表面が加工されている．測定により結晶表面のプロファイルを取得し，シミュレー
ションで設定する粗面率と対応付けた．結果をTable 1 に示す．今回の測定で最も粗い結晶表面は粗面率 t=0.21、最も滑らかなものは t=0.05 となった．
測定結果からシミュレーションで設定する粗面率は 0.05 から 0.25 の範囲で変化させた． また，のプロファイルを用いて式(3)より空間分解能を算出した．
(3)
SOPS における粗面率と各層の中心部の空間分解能の関係を Fig.3 に示す．結果から滑らかな結晶ほど高分解能を示すことが示唆された．また，受光素子から離れた層ほど低分解能となる．
Table 3 Results of surface measurement by a laser
microscope

48

4. 結論
モノリシック板積層型 DOI 検出器を想定したシミュレータを構築し，結晶表面の状態が空間分解能に与える影響を調査した．その結果，結晶表面が滑らかであるほど高空間分解能に消滅放射線の相互作用位置が計測できることが示唆された．また結晶に LPB を作成し，全層で相互作用位置の弁別が可能となった．
参考文献[1]
F Nishikido, N Inadama, et al., Nucl. Inst. Meth.
A., 621, pp. 570-5, 2010
[2]
T Yamaya, T Mitsuhashi, et al., Phys. Med. Biol.,vol. 56, pp. 6793-6807, 2011[3]
DR Schaart, HT van Dam, et al., Phys. Med.
Biol., vol. 54, pp. 3501-3512, 2009[4]
Y Hirano, N Inadama, et al., IEEE Nucl. Sci.
Symp. Conf. Rec. MIC M18-29, 2012.
[5]
Ogata.Y, Ohnishi T, et al, Radiol Phys Technol. 7,
pp. 35-42, 2014

（２−３）板状シンチレータを用いた X’tal cube 検出器の高分解能化
稲玉直子 1)、平野祥之 1)、錦戸文彦 1)、新田宗孝 2, 1)、山谷泰賀 1)
1) 放射線医学総合研究所・分子イメージング研究センター
2) 千葉大学理学研究科
1. はじめにX’tal cube（クリスタルキューブ）は、高分解能で放射線検出位置を 3 次元的に読み出すことができる PET 検出器である[1]。構造を図１に示す。内部が小さな立方体の 3 次元配列にセグメント化されたシンチレーション結晶ブロックの全 6 面に、小型の受光素子である multi-pixel photon counter（MPPC）が結合する。MPPC 間の領域はシンチレーション光が抜けないよう反射材で覆われる。結晶ブロックのセグメント間は反射材を挿入せず光学的不連続面としている。従って、放射線検出で発生したシンチレーション光は全表面に向かって
広がり、MPPC に入射する。MPPC 信号を位置演算しその結果を 3 次元 position histogram に表すと、各結晶セグメントに対応する応答が現れる。それらのセグメント応答が重なりなく弁別できれば、放射線を検出したセグメントの識別が可能となり、検出器はセグメントサイズの分解能を得ることになる。
昨年の報告では、結晶ブロックの 3 次元のセグメント化をレーザー加工（浜松ホトニクス）[2]で行うことにより、1 mm x 1 mm x 1 mm の検出器分解能を得ることができたこと、さらに量産を考え
結晶ブロックの作成がより簡単な 2 次元のレーザー加工で済むよう板状シンチレータの使用を提案
し、その構造で 2 mm x 2 mm x 2 mm のセグメントの識別ができたことを示した[3-5]。本報では、板状シンチレータを用いた構造でさらなる高分解能化の試みとして 1 mm x 1 mm x 1 mm のセグメン
トの識別が可能か X’tal cube を試作して性能を評価したので、その結果を示す。

図１

Lu2(1-x)Y2xSiO5 シンチレータ（LYSO, x = 0.1, Crystal
Photonics Inc. (CPI); USA）18 枚を重ねて（間は空気）結晶ブロックを構成し、結晶ブロック各表面に MPPC 4×4 配列を結合した。結晶表面は機械研磨である。MPPC とセグメントの相対位置を図２(b)に示す。結合には接着剤である RTV ゴム（KE420、
信越シリコン社製、屈折率 = 1.45）を伸ばして乾かした約 0.2 mm 厚のシートを用いた。ゴムなのでシンチレータが滑らず固定され、接着するわけではないので薄い板状シンチレータに大きな負荷をかけずに MPPC 配列から再び剥がすことができる。
MPPC は、S10931-050P（浜松ホトニクス、micro-pixel（50 μm × 50 μm）：3600 個、fill factor： 61.5 %、active area：3.0 mm × 3.0 mm)、MPPC 間を覆う反射材は multilayer polymer mirrors （住友 3M、反射率：
98%、厚み：0.065 mm）を用いた。
22
Na からのγ線（511 keV）を試作した X’tal cubeに一様照射し性能評価を行った。MPPC の信号はFlat cable で読み出し、データの収集は NIM、
CAMAC システムで行った。

X’tal cube の構造

2. 方法
図２(a) に示すように、レーザーにより 18×18にセグメント化された 18 mm×18 mm、厚さ 1 mm
（ 1 セ グ メ ン ト が 1 mm 角 の 立 方 体 ） の

図２ (a) 高分解能 X’tal cube 試作器の結晶ブロックの構造。(b) MPPC とセグメントの相対位置。
49

3. 結果と考察
図３(a) に X’tal cube 試作器で得られた 3 次元
position histogram を示す。LS-L（Light spread - Laser）
はレーザー加工面を通過してシンチレーション光
が広がる方向を表し、LS-A は板状シンチレータ間の空気層を通って光が広がる方向を表している。
図３(b)(c) は(a) から板状シンチレータ 1 枚分のセグメント応答を抜き出した 2 次元 position histogramである。セグメント応答の弁別が悪くなっているのは、MPPC 間に位置し反射材で覆われている表面のセグメント（図２(b)参照）の応答である。しかし、そこ以外の応答はすべて弁別可能であった。
図３(d) は、以前作成した 3 次元ともレーザー加工
でセグメント化した X’tal cube で得られた図３(c)と同じ位置のセグメントの応答である。この X’tal
cube では、反射材で覆われた部分のセグメント応
答も十分弁別可能となっている。またこれらのposition histogram の比較より、板状シンチレータを用いた場合は応答が直線に並ぶことが示された。

図４(a) に全セグメントの波高分布を示す。光電ピークが広がっていないことは、セグメントごとの光量のばらつきが小さいことを示す。図４(b) に
図３(b)(c) の端と中央のセグメントの波高分布を示す。セグメント 1 は MPPC に直接結合していおり、セグメント 4 は結晶ブロックの中心付近のセグメントである。表１にセグメント 1 - 4 と全セグ
メントの発光量の相対値とエネルギー分解能を示す。エネルギー分解能は約 10％で、MPPC との距離に大きな違いのあるセグメント 1 と 4 の発光量は同等であった。

図４ (a) 全セグメントと (b) 各セグメントの波
高分布
表１

図３(a) 3 次元 position histogram、(b) (c) 板状シンチ
レータ 1 枚分の 2 次元 position histogram、(d) レー
ザーの 3 次元加工でセグメント化した X’tal cube で得られた結果（(c)のセグメントに対応）。

発光量（相対値）とエネルギー分解能

4. 結論
板状シンチレータの使用は、シンチレータの深い部分での加工が困難というレーザー加工の短所を補い、結晶部に亀裂が入った場合も部分的な交
50

参考文献
[1]
Yazaki Y, et al.: IEEE Trans Nucl Sci 59:
462-468, 2012.
[2]
Moriya T, et al.: IEEE Trans Nucl Sci 57:
2455-2459, 2010.
[3]
稲玉直子 他：平成 24 年度次世代 PET 研究
報告書: 59-61.
[4]
Yoshida E, et al.: IEEE NSS MIC CR: M16-15,
2012.
[5]
Inadama N, et al.: IEEE Trans Nucl Sci 61:
53-59, 2014.

換で済むという利点をもつ。板状シンチレータを用いた本試作器では、十分な性能を確認できた。
高分解能化を試みセグメントサイズを半分（セグメント数は 8 倍）にしたことでセグメント応答の弁別が悪い個所が見られたが、この劣化は MPPCが密に配列された受光素子を用いることで改善されると考えられる。

51

第３章 PET/MRI

52

（３－１）PET/MRI プロジェクト概要
山谷泰賀
放射線医学総合研究所・分子イメージング研究センター

1. はじめに
MRI のボア内に薄い PET リングを挿入する
PET/MRI は、これまでの PET/CT に取って代わる可能性があることから、世界的に活発な研究開発が行われている。PET/CT と比較した場合、CT 被曝がゼロになることに加えて、MRI による軟組織の高いコントラストが診断能を高めると期待されている。最近シーメンスより、臨床用 PET/MRI としては世界初の製品となる「mMR」が発売された
ことは記憶に新しい。一方で、PET/MRI では未解
決の課題も多い。具体的には、増倍率に優れない
アバランシェフォトダイオード（APD）ではなく、
光電子増倍管と同等の性能が期待できるシリコン
フォトマル（SiPM）を用いた検出器の新規開発や、MR 画像を基にした PET 吸収補正法の開発が求められている。

普及性は、すなわち装置コストの問題である。
CT 被ばくがないのは大きな利点であるが、高い装置コストは、アルツハイマー病のスクリーニング
検査の普及には大きな障壁となるであろう。
PET 分解能は、PET/MRI に限らず PET 全般の問題であり、市販装置では中心部は 5mm 程度とまだよいものの、画像周辺では 10mm 程度にまで低下してしまう。頭部診断では、画像中均一で 1mm 台の PET 分解能が望ましいとされてきたが、未だに改善されていない。
そこで本開発では、普及型・高精細 PET/MRI 一体型装置の実現に必要な要素技術を開発する。
ま ず DOI 検 出 器を 磁場対 応 化す るこ と で、
PET/MRI として利用できるようにする。DOI 検出器により、視野中で均一な高い空間分解能が実現される。視野中均一な分解能が得られるということは、検出器リングを小さくして撮像対象に検出器を近づけても、PET 画像の分解能が劣化しないことを意味する。PET 検出器リングをなるべく小
さくすることは、理論的には、１．分解能を改善する（消滅放射線の 180°からずれによる影響を低減する）、２．立体角を高めて感度を上げる、３．
使用する検出器数が減ってコストが下がるという点で利点ばかりであるが、これらは DOI 検出器なくして実現は不可能であった。
そして、本開発の最大の狙いは、従来のような
PET/MRI 装置を開発するのではなく、PET 付の
MRI 用コイルを開発するという新発想である。通常 MRI は、撮像対象に特化した RF コイルを用いて信号を受信する。このコイルのバリエーションのひとつとして、PET 付コイルを開発しようとするものである。MRI 装置の普及台数は PET 装置と比較にならないほど多く、世界で数万台が稼動している。最終的には、既存のすべての MRI を
PET/MRI にアップグレードすることを目指したい。

2. NEDO／島津製作所プロジェクト(本報告書 3-7, 3-8)
そこで我々は、独立行政法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）／株式会社島津製作所から委託を受け、平成 22 年度より「がん超早期診断・治療機器の総合研究開発／超早期高精度診断システムの研究開発：画像診断システムの研究
開発／高機能画像診断機器の研究開発（マルチモダリティ対応フレキシブル PET）」における「磁場中で動作する DOI 検出器の基礎研究」と「MRI画像から PET 吸収補正データを生成する手法の研究」を担当してきた。前者は、平成 23 年度に完了
し、現在は後者に絞って研究開発を進めている。
3. JST 機器開発プロジェクト(本報告書 3-2～3-6)
一方で、これまで培ってきた DOI 検出器やクリスタルキューブ検出器を応用して、独立行政法人
科学技術振興機構の研究成果展開事業（先端計測
分析技術・機器開発プログラム）により、放医研を中心にして、独自方式の新しい PET/MRI を開発するプロジェクト「普及型・高精細 PET/MRI 一体型装置の開発」を開始した（平成 25 年 10 月から
平成 28 年 3 月まで）。
具体的には、アルツハイマー病の発症前診断など頭部 PET のスクリーニング的利用のニーズを先読みして、普及性と PET 分解能の 2 点について、
市販 PET/MRI が持つ問題の解決を図る。

開発するPET一体型
MRI用RFコイルの
イメージ図

53

（３−２）PET/MRI 用 DOI 検出器の半導体受光素子数およびライトガイド形状最適化に向けたシミュレーション
水島弘雅、菅幹生
千葉大学・工学研究科
1. はじめに
近年、PET 装置と MRI 装置とを組み合わせた
PET/MRI 装置は CT 装置による被曝量を軽減できるため、要素技術や装置開発研究が盛んに行われている。放射線医学総合研究所では、近接撮像を可能とする DOI 型 PET 検出器の優位性を生かした
PET/MRI 一 体 型 装 置 の 開 発 を 進 め て い る 。
PET/MRI 一体型検出器では、MRI のバードケージ
コイルの隙間に DOI-PET 検出器を配置することで高感度と高空間分解能が実現可能である。PET 検
出器には、MRI 内で発生する磁場の影響を受けない半導体受光素子 MPPC(multi pixel photon counter)
をシンチレータ結晶ブロックの撮像対象から最も離れた１面のみに配置する。DOI-PET 検出器に配置する受光素子数が多いほど消滅 γ 線の検出確率を高くできるが、コストと運用を考えると受光素子数は少ない方が良い。本研究は、MPPC 配置数を少なくした際に消滅 γ 線吸収結晶弁別精度に与える影響を調べるとともに、結晶ブロックと MPPCの間に挿入して光子の移動経路を変化させるライ
トガイドを最適化することで、MPPC 配置数が少ない場合でも光子の検出確率の低下と γ 線吸収結晶
弁別精度の劣化を抑制できることをシミュレーシ
ョンにより示すことを目的とした。
2. 方法
2.1 シミュレーション設定
本研究では、3.0 × 3.0 × 5.0 mm3 の LGSO（屈折率 1.85）を 16 × 16 × 4 に配列した検出器を想定したシミュレーションを行った。ライトガイドはアクリル（屈折率 1.49）とし、結晶ブロックの下面のみにライトガイドと MPPC を光学接着（屈折率1.45）で配置した（図１）。結晶ブロック表面とラ
イトガイド表面は検出光子数を多く保つために反射剤で覆った。ライトガイドの形状は長方体型ラ
イトガイド 2 mm、台形型ライトガイド 2 mm、長方体型ライトガイド（拡散部）2 mm と台形型ライ
トガイド（集光部）79 度を組み合わせた板チョコ型ライトガイドを比較した（図 2）。各ライトガイ
ド形状は別途行ったシミュレーションにより厚さ、角度の最適化を行った。また、MPPC は 6 × 6 に配列し、各 MPPC の有感領域を 3.0 × 3.0 mm2、反射剤の反射率を 98 %とし、511 keV の γ 線を検出器上方から一様照射したシミュレーションを行った。
54

図１

想定 DOI 検出器

長方体型
図２

台形型

ライトガイド形状

板チョコ型

2.2 評価方法
各ライトガイド形状が光子の検出確率と γ 線吸収結晶弁別精度に与える影響を調べるために 2 次
元ヒストグラムを作成した．また、定量的な評価指標として光電ピーク比率と平均誤差距離を求めた。光電ピーク比率は、特定の検出器構造によって得られた光電ピーク位置 P1 を基準とし、他の検出器構造から得られた光電ピーク位置 P2 を正規化したものを光電ピーク比率 P（=P2/P1）と定義した（図 3）。誤差距離は推定結晶の中心から実際の相互作用位置までの距離を表したものであり、誤差距離の算出時には重心演算法の 1 つである Anger法を用い、全ての γ 線イベントに対する算術平均を求めた（図 4）。

図３

光電ピーク比率の概念図

図４

誤差距離の概念図

3. 結果と考察
ライトガイドを利用しない場合、長方体型ライ
トガイド 2 mm を利用した場合、台形型ライトガイ
ド 2 mm を利用した場合、拡散部を 2 mm とし集光部を 79 度とした板チョコ型ライトガイドを利用した場合の 2 次元ヒストグラムと、6 個の結晶に対応したプロファイルを図 5 に示す。また、各ライトガイド形状における光電ピーク比率と結晶ブロッ
ク中心部における平均誤差距離をそれぞれ図 6 と図 7 に示す。光電ピーク比率は，16 × 16 個の MPPC
で隙間なく配置した場合を基準として正規化した値である。ライトガイドなしでは、2 次元ヒストグ
ラム中心部においてもクラスタが重なり、クラス
タ同士の境界面を弁別することが難しい。長方体型ライトガイド、台形型ライトガイドでは、一部クラスタが重なっている部分はあるが、結晶に接する MPPC 以外の MPPC に光子が到達しやすくな
るため、2 次元ヒストグラムにおける各クラスタ間の距離が離れ、ライトガイドがない場合と比較す
るとクラスタの境界面を弁別しやすくなった。板
チョコ型ライトガイドでは、MPPC が直下にない光
子も集光し、結晶に最近の MPPC 以外の MPPC への光子到達確率が大きく向上した結果、クラスタ
間距離がより離れ、2 次元ヒストグラムの中心部におけるクラスタ同士の境界面を弁別できた。また、
ライトガイドがない場合と比較して、光電ピーク
比率が 3.45 倍の大きさとなり、平均誤差距離が3.4%小さくなった。

(d) 板チョコ型ライトガイド
図５ 各ライトガイド形状の２次元ヒストグラ
ムとプロファイル

(a) ライトガイドなし

図６

各ライトガイド形状の光電ピーク比率

図７

各ライトガイド形状の平均誤差距離4. 結論
板チョコ型ライトガイドを最適化することにより、MPPC 配置数を 16 × 16 から 6 × 6 に 86%減ら
しても，光子の検出確率の低下と結晶ブロック中心部における γ 線吸収結晶弁別精度の劣化をそれ
ぞれ 34.6%と 8.4%に抑制できることをシミュレー
ションにより明らかにした。
ただし、現状の板チョコ型ライトガイドでは 2
次元ヒストグラム辺縁部におけるクラスタを弁別できないため、板チョコ型ライトガイド辺縁部の形状や、MPPC 配置数の変更を検討する必要がある。

(b) 長方体型ライトガイド

参考文献
[1]
Tomoaki Tsuda, et al., A Four-Layer Depth
of Interaction Detector Block for Small Animal
PET, IEEE TNS 51(5), 2004(c) 台形型ライトガイド55

（３−３）デジタル SiPM を用いた 4 層 DOI 検出器の性能評価
吉田英治 1)、Ian Somlai-Schweiger 2), 田島英朗 1)、Sibylle Ziegler2), 山谷泰賀 1)
1)
放医研・分子イメージング研究センター
2)
Nuklearmedizinische Klinik und Poliklinik Technischen Universität München
トロールボードに USB 接続した PC から行い、PC上のソフトウェアからデジタル SiPM のパラメー
タ変更が可能である。本実験では時間分解能を優先するため単一光子によるトリガーによってデータを収集した。デジタル SiPM はそれぞれの Die が独立して動作するため、そのままではアンガー計
算には適さない。このため neighbor logic[4]と呼ばれるモードによって最初に検出された Die が他のDie にトリガーをかけることによって検出光子のアレイ上分布を得ることができる。また、デジタ
ル SiPM は Die ごとに検出時間のタグが大きく異なる事が知られており（最大で 1 ns 程度）[5]、22Naの一様照射データを用いて time skew 補正ファクターを取得した。本測定では neighbor logic を用い、
valid length は 10 ns、integration length は 45 ns、同
時計数時間幅は 20 ns とした。

1. はじめに半導体受光素子である Si photomultipliers (SiPM)
は光電子増倍管を置き換えるべく PET 用検出器として利用され始めている。SiPM は薄型かつ光電子増倍管（PMT）と同程度の増幅率を有し、静磁場の影響を受けにくい等の利点がある。近年、Philips
等によって SiPM 自身に信号処理回路を組み込んだデジタル SiPM [1]の開発が進められている。デジタル SiPM は受光素子内で信号をデジタル化することによってノイズの影響を低減しつつ単一光子による信号検出が可能であり、高い時間分解能を達成できるものと期待されている[2],[3]。一方、
我々のグループで開発した 4 層 depth-of-interaction(DOI)検出器は結晶間の反射材を最適化し、一般的な PET 用検出器と同様の信号処理によって 4 層までの深さ識別が可能であり、これまで PMT、アバ
ランシェフォトダイオード(APD)や MPPC 等の受光素子を用いた検出器を開発してきた。本研究ではデジタル SiPM を用いることで TOF-PET 用 DOI検出器としての性能を評価した。
2. 方法
Fig. 1 にデジタル SiPM アレイ（DPC-3200, Philips）
を用いた TOF-PET 用 DOI 検出器を示す。デジタル
SiPM は 4×4 の Die から構成され、それぞれの Die
は位置弁別が可能な 2×2 の Pixel からなる。時間
情報及び検出光子数は Die 単位で独立して保存される。Fig. 2 にデジタル SiPM の検出ロジックを示す。デジタル SiPM では個々の Pixel は 3200 個のガ
イガーモード APD から構成され、光子を検出した
APD の数を出力する。トリガーは単一光子から可能であるが、大部分はダークノイズなので Valid 部
で十分な光量があるかを検出し、信号と判断した
ら Integration 部で実際の光量を算出する。信号を取り出した後、デジタル SiPM は初期化して待機状態に移行する。
シンチレータブロックは 2.9×2.9×5 mm3 の
LGSO を 8×8 の 4 層に積層し 1 mm 厚のライトガ
イドを挟んでデジタル SiPM に光学接続した。Fig. 3に同時計数測定のセットアップを示す。上下対向する位置に配置したデジタル SiPM に下方のみに 4
層 LGSO シンチレータを配置し、上方は同時計数測定のリファレンスのための単一の LGSO シンチ
レータを光学接続した。22Na 点線源を用いて 2D ポ
ジションマップ、エネルギー分解能及び時間分解能を測定した。デジタル SiPM のデータ収集はコン
56

Fig. 1. Illustration of the 4 layered DOI detector using digital SiPM.

Fig. 2 Schematic of acquisition sequence of the digital SiPM array.

Fig. 3. Measurement setup.

3. 結果と考察
Fig. 4 に 4 層 DOI 検出器の 2D ポジションマップ
を示す。辺縁部の結晶は一部重なっているが良好な位置弁別性能を有していることが分かった。
Fig. 5 に 4 層 DOI 検出器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。タイミングヒ
ストグラムは time skew correction 後のデータである。また、Table 1 に各層での波高値、エネルギー
分解能、時間分解能を示す。3,4 層目の波高値と時間分解能は 1,2 層目に比べて少し良い傾向があった。3,4 層目のエネルギー分解能がわずかに劣化しているのは結晶弁別を行った結果、上層のイベン
トが一部混入しているためであると考えられる。
Table 2 に結晶素子ごとの光量、タイミング補正後の全体でのエネルギー分解能と時間分解能を示す。また、比較のために１層のみの LGSO ブロック（結晶間が空気層と反射材の２種類）での測定結果も追加した。4 層 DOI 検出器の時間分解能は５回測定の平均で 293 ps であった。一方、1 層のみの LGSO ブロックでの結果は 210 ps 程度であり、シンチレータ長が 4 倍になっても十分に高い時間分解能を有しているといえる。

Table 1. Average pulse height and energy resolution and timing
resolution of each crystal for the four layered LGSO array.
Pulse
height (a.u.)

Energyresolution(%)

Timingresolution(ps)

1st layer

2240±15414.7±1.8

290±27

2nd layer

2234±123

14.6±1.4

290±32

3 layer

2270±16016.2±2.2

282±304 layer2271±12616.6±2.1

270±40rdth

Table 2. Summary of average energy resolution and timing resolution
after the all detector calibration from five times measurements.
Energyresolution (%)

Timingresolution (ps)8x8 reflector

13.0±0.1

209±5

8x8 without reflector

17.2±0.1

210±4

8x8 4layer

16.7±0.1

293±2

4. 結論
本研究ではデジタル SiPM を用いた TOF-PET 用
DOI 検出器を開発した。
基本性能を測定した結果、本検出器は 4 層 DOI 識別が可能であり 300 ps 以下の高い時間分解能が得られた。
参考文献
[1]

[2]

[3]

Fig. 4. 2D position histogram of the four layered LGSO array.
[4]

[5]

Fig. 5. Energy spectra and timing histogram of four-layered LGSO
array after the detector calibration.

57

C. Degenhardt, G. Prescher, T. Frach, A. Thon, R. de Gruyter, A.
Schmitz, and R. Ballizany, “The digital Silicon Photomultiplier— A novel sensor for the detection of scintillation light,”
presented at the Nuclear Science Symposium Conference
Record (NSS/MIC), 2009 IEEE, 2009, pp. 2383–2386.
S. Seifert, H. T. van Dam, J. Huizenga, R. Vinke, P. Dendooven,
H. Löhner, and D. R. Schaart, “Monolithic LaBr3:Ce crystals on
silicon photomultiplier arrays for time-of-flight positronemission tomography,” Phys. Med. Biol., vol. 57, no. 8, pp.
2219–2233, Apr. 2012.
H. T. van Dam, G. Borghi, S. Seifert, and D. R. Schaart,“Sub-200 ps CRT in monolithic scintillator PET detectors using
digital SiPM arrays and maximum likelihood interaction time
estimation,” Phys. Med. Biol., vol. 58, no. 1, pp. 3243–3257,
May 2013.
D. Schug, P. M. Duppenbecker, P. Gebhardt, B. Weissler, B.
Zwaans, F. Kiessling, and V. Schulz, “First evaluations of theneighbor logic of the digital SiPM tile,” presented at the
Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference(NSS/MIC), 2012 IEEE, 2012, pp. 2817–2819.
R. Marcinkowski, S. España, H. Thoen, and S. Vandenberghe,“Performance of Digital Silicon Photomultipliers for Time of
Flight PET scanners,” presented at the Nuclear Science
Symposium and Medical Imaging Conference (NSS/MIC),
2012 IEEE, 2012, pp. 2825–2829.

（３−４）コイル一体型 PET-MRI 用 4 層 DOI 検出器のMRI 測定中での性能評価
錦戸文彦 1、小畠隆行 2、清水浩大 3、菅幹生 3、稲玉直子 1、山谷泰賀 1
1
放射線医学総合研究所・分子イメージング研究センター
2
放射線医学総合研究所・重粒子医科学センター
3
千葉大学・工学研究科
1. はじめにPET と MRI の同時撮像を可能とする PET/MRI
装置は、PET/CT 装置と比較して被ばく量が少なくなることや、2 つの機能画像を同時に取得することが可能になる事などの利点を持っている。我々のグループでは近接撮像を可能とする 4 層 DOI(depthof interaction)PET 検出器[1]の優位性を生かして、図1 に示す様な RF コイル一体型の PET 装置の開発を進めている[2]。特徴は RF コイルの内側には RF パ
ルスに影響を与えないシンチレータのみを配置し、影響の大きいと考えられる受光素子・回路・シー
ルドボックスなどはコイルの外側に置くことで、ガンマ線を検出するシンチレータを可能な限り測定対象に近づけ、感度と分解能の向上を実現する。
現在 PET 検出器をマウント可能なテスト用コイ
ルの開発を行い、試作 PET 検出器と同時測定を行うことで評価を進めている。今回は光分配型 4 層
DOI 方式を用いたテスト用 DOI-PET 検出器を作製し、MRI 中で測定行うことで DOI-PET 検出器・MRI双方への影響を調べた。
Shielding box

Gradient coil

図１

Head coil element

号を 4ch に減らした後、データ収集回路に送られる。
これらは銅製のシールドボックス内に入っている。
図３に実際に試作した一体型 PET/MRI 用コイルを示す。コイルはバードケイジ型のコイルとなっており、8 つのエレメントが 275mm 径で並べられている。PET 用検出器は専用のホルダに固定することが可能であり、ちょうどエレメント間に検出器が来るように設計されている。
MRI 装置には Siemens MAGNETOM verio (3T)を用いた。PET 検出器の検出器部分のみを MRI 室に入れてあり、長さ 10m の同軸ケーブルを通して
MRI 室外の電源やデータ収集装置等に接続されている。PET 検出器は 511keV のガンマ線に対する結晶弁別能・エネルギー分解能、MRI はファントム
画像から互いの影響を調べた。

Shielding box

Scintillator

図２

試作 4 層 DOI 検出器

RF コイル一体型 PET-MRI システム

2. 方法
試作検出器はシンチレータブロック、Multi-pixel
photon counter (MPPC)アレイ、ウェイトサム基板、
銅製シールドボックスで構成される(図２)。シンチ
レータブロックは 2.9 × 2.9 × 5.0 mm3 の LGSO を
12 × 4 × 4 層のアレイ状にくみ上げたものを使用した。4 × 4 個のサイズが 3 × 3mm2 のピクセルからなる MPPC アレイ(S11064-050P, Hamamatsu Photonics
K. K.)を一列に 6 個並べた所に 2 個のシンチレータ
ブロックが置かれている。MPPC アレイはウェイト
サム基板に取り付けられており 96ch の MPPC の信

図３58

PET 検出器を搭載した試作 RF コイル

3. 結果と考察
図４に MRI 測定の有無でのポジションマップの比較を示す。MRI の測定は Gradient echo 法(GRE,TR = 7300 ms, TE1 = 2.46 ms, TE2 = 7.38 ms)と spinecho 法(SE, TR = 5000 ms, TE = 94 ms)の 2 種類のシーケンスを用いた。図から解る通り MRI と同時測定を行った場合でもポジションマップに変化は見られず、全ての結晶が弁別可能である。エネルギ
ー分可能についても、一層目の結晶に対して 14.4 ±0.9 % (MRI off)、14.6 ± 0.9 % (GRE)、14.7 ± 1.0 %(SE)と殆ど劣化は見られなかった。このことから
PET 検出器に対する MRI 測定の影響は殆ど無いと考えられる。
次に、spin echo 法を用いて得られた MRI 画像(図５)から、MRI 画像に対する PET 検出器の影響を調べた。PET 検出器無し、PET 検出器有り(電源 off)、
PET 検出器有り(電源 on)の条件に対してそれぞれ差分法を用いて得られた S/N 比は 247.77、242.80、44.948 となっており、PET 装置の電源を入れることによって MRI 画像にノイズが混入しているという 結 果 が 得 ら れ た 。 現 在 、 RF コ イ ル 一 体 型
PET-MRI に対して効果的なシールドボックスの開発を進めているところである(3.6「シールドボック
スの開発」)[3]。

参考文献
[1]
Tomoaki T, Murayama H, Kitamura K, et al.,IEEE Trans. Nucl. Sci. 51,(2004), pp.2537-42.
[2]
Nishikido F, Tachibana A, Obata T, et al., 2011
IEEE Nucl. Sci. Symp. Conf. Rec., M13-7, 2011.
[3]
Shimizu K,. Suga M,. Tachibana A, et al., 2013
IEEE Nucl. Sci. Symp. Conf. Rec., M05-5 , 2013(a) MRI off(b) GRE

4. 結論
一体型 PET/MRI 用コイルの試作と試作用 PET 検
出器との同時測定を行い、その性能評価を行った。
PET 検出器に関しては MRI との同時測定でも問題無く動作するという結果が得られたが、MRI 画像に対する PET 検出器からの雑音の影響については課題が残っており、研究を進めているところである。加えて PET イメージングの性能評価を行うため、1 リング試作機の設計・製作も平行して進めている所である。

(a) PET 検出器無し(c) SE
図４ MRI 測定の有無でのマップの比較。(a)MRI
測定無し(b)測定有り(GRE)(c)測定有り(SE)(b) PET 検出器有り(電源 off)(c) PET 検出器有り(電源 on)
図５ PET 検出器の有無での MRI 画像の比較
59

（３−５）デジタル F/E 開発
島添健次、織田忠、高橋浩之
東京大学大学院工学系研究科

1. はじめに
近 年 の 高 分 解 能 PET(Positron Emission
Tomography)システムにおいてはピクセルサイズの小型化およびピクセル数の増大が著しく各チャ
ネルからの信号処理には高い集積度が実現可能な
特定用途向けフロントエンド集積電子回路 (ASIC
Application Specific Integrated Circuit)の開発が必須となりつつある。特にパイルアップやマルチヒッ
ト解析には並列信号処理が必要であり、デジタル方式のフロントエンド回路が望まれている。本研究においては、MRI-PET に利用可能な MPPC 読み
出しに特化したフロントエンド IC の開発を実施する。MPPC から得られる高速の電流信号を基準信号と比較して、時間領域での処理を多ない、デジタ
ルパルスに変換するための専用回路の開発を行い、この ASIC を組み込んだ検出器フロントエンドモ
ジュールを製作する予定である。本稿では他用途で開発された電流比較型のコンパレータ回路を搭載した ASIC を用いた評価について報告する。
2. 方法・実験
ToT (Time over Threshold)方式[1]は PHA(Pulse
Height Analysis)方式と比較して、回路の簡素化および簡易なデジタル化が可能な手法である (図 1)。
ToT 方式ではある固定しきい値を入力信号と比較
し、しきい値を超えた時間幅を計測する。しきい
値を超えた時間幅は入力信号の波高値および波形、
すなわち検出器のエネルギーと比例関係をもった出力をする。時間幅とエネルギーの関係は入力信号の波形に依存し、一般的には非線形の応答を示
すが、いくつかの研究においては波形を調整することで線形な応答を示すシステムが提案されている [2]―[4]。ToT 方式は電圧軸をビット数分、分割するために多数のコンパレータ数が必要な PHA 方式に比較して利用するコンパレータの数が 1 つでよく、時間幅のビット数分割は単純に計測側のク
ロック周波数を高速化することで実現可能である。
例えば 1 µs 程度のパルス幅を持つ TOT システムでは 250MHz (=4 ns クロック周期) ではおよそ 8 ビッ
ト、1 GHz の周波数 (= 1ns のクロック周期) では
10 ビットのシステムが実現可能である。
我々のグループでは単一しきい値を持つ 48 チャネルを搭載した電流比較型のコンパレータを有す
る ASIC の開発を行った。図に開発した ASIC のレ
イアウトを示す。チップサイズはおおよそ 2.9 mm
60× 3.3 mm 角 で あり プロセ スは 0.25 µm TSMCCMOS 2.5 V を用いて設計、試作を行った。消費電力は 1 チャネルあたり 3 mW 以下になるように設計されている。チップ全体としてはおよそ 150mW程度であり、発熱等は問題とならないレベルであることが確認できた。

図 1 ToT 方式の原理

図２

電流比較型 SiPM 用 48 チャネル TOT ASIC

図３

SiPM 用 TOT ASIC の内部回路

本 ASIC は 2 pC までの領域に置いて線形な応答を行う。開発した ASIC を 2×2×6 mm の LYSO 結晶
および 1.2mm 角の SiPM (PDE=60% @ 420 nm, 動
作電圧=28-34V, cell size=50µm)からなる検出器を用いて動作試験を行った。用いた SiPM のセル数は576 である。

としては十分な性能を有している考えることができる。

3. 結果と考察
図 4 に検出器および ASIC を接続して得られる
ToT の信号を示す。ToT のパルス幅はおよそ 1 µs程度である（図中水平方向の１区切りが 500ns である）。図中の下段のヒストグラムは 18F-FDG 線源を用いて取得したスペクトルである。観測されたパルス幅を計測しているため、ヒストグラムにおいては、横軸は計測されたパルス幅、縦軸は計測されたカウント数を示している。511keV のピーク
が綺麗に分離可能であることが示された。

図5
LYSO+SiPM からの ToT 信号および 22Na のエネルギースペクトル
4. 結論
MPPC 用の 48 チャネル ASIC の試作開発およびPET の検出器での評価を行い、十分な性能を有していることが確認できた。今後検出器を含めたパッケージ化を行い検出器モジュールの作成を行う
予定である。
参考文献[1]
Kipnis, I., et al. "A time-over-threshold machine:
the readout integrated circuit for the BABAR
Silicon Vertex Tracker." Nuclear Science, IEEE
Transactions on44.3 (1997): 289-297.
[2]
Shimazoe, Kenji, et al. "Dynamic time overthreshold method." Nuclear Science, IEEE
Transactions on 59.6 (2012): 3213-3217.
[3]
Parl, C., et al. "Fast Charge to Pulse Width
Converter for Monolith PET Detector." Nuclear
Science, IEEE Transactions on 59.5 (2012):
1809-1814.
[4]
Olcott, Peter D., and Craig S. Levin. "Pulse
width modulation: A novel readout scheme forhigh energy photon detection." Nuclear Science
Symposium Conference Record, 2008. NSS'08.
IEEE. IEEE, 2008.

図 4 LYSO+SiPM からの ToT 信号および FDG のエネルギースペクトルまた 2×2×6 mm の LYSO 検出器を対向に配置しコ
インシデンス時間分解能の測定（室温）を行った
ところ、545 pico second の時間分解能が得られた。
図 5 に 22Na を用いて取得したスペクトルを示す。
明瞭な 511keV のピークおよび、1.28MeV のピーク
が右端に観察された。SiPM に内在するセル数が少ないため検出器自体が非線形応答を示すためにヒストグラムに歪みが見られるが、PET 用の検出器61

（３−６）PET/MRI 一体型検出器の開発:
シールドボックスの渦電流による二次磁界の評価
清水 浩大 1，菅 幹生 1，橘1

篤志 2，錦戸 文彦 2, 栗林 秀人 3, 中島 巌 4, 川畑 義彦 4,
山谷 泰賀 2，小畠 隆行 2

千葉大学，2 放射線医学総合研究所，3 シーメンス・ジャパン株式会社，4 高島製作所株式会社

１. はじめに

２. 方法

近年，複合型診断装置である PET/CT の臨床応用が進んでいる．CT により高空間分解能で形態画像が得られるが，軟組織のコントラストが乏しく，
放射線被ばく量が多いことが課題となっている．
一方，MRI は CT より高いコントラストで軟組織を描画でき，放射線による被曝を回避できるため，
新たな複合型診断装置として PET/MRI が期待されている．
現在，放射線医学総合研究所では，MRI のヘッドコイルに PET 検出器を取り付けた，「PET/MRI
一体型検出器」を開発している．本検出器は，PET
検出器リングの直径を縮小し， MRI の RF コイル
より内側に配置することで，検出器個数削減によるコスト抑制と，高分解能・高感度の PET 画像が取得できると期待されている[1]．Fig. 1 左に，プロ
トタイプの PET/MRI 一体型検出器を示す．本検出器開発に際して，互いの装置から発生する電磁波が互いの撮像に影響を及ぼすため，PET 検出器をシールドボックスで覆う必要がある．しかし，MRI
撮影時に位置情報を付加するために利用する傾斜磁場により，導体であるシールドボックスに渦電流が発生する. このうち，時定数の長い渦電流はシールドボックスの周りに二次磁界を発生させ，MRIの均一な静磁場に歪みを引き起こし[2]，時定数の短い渦電流は MRI 信号の位相シフトを引き起こす[3]．渦電流によるアーチファクトとして主にあげられるのが，エコープラナーイメージング(EPI)での N/2 アーチファクトである(Fig. 1 中央と右)．
本研究では，特に時定数の長い渦電流により発生する二次磁界の定量評価法を開発し．銅箔製のシールドボックスに適用した．

3T MRI（MAGNETOM Verio, Siemens）において，
渦電流誘導傾斜磁場(40 mT/m)を付加した勾配エコーパルスシーケンスを利用し，円柱ファントム (直径 220 mm，幅 120 mm，中身：塩化ニッケル水溶液)の位相画像を取得した．通常の勾配エコーパル
スシーケンスの前に傾斜磁場を印加することで渦電流が誘導される．撮像パラメータは，TR=7300 ms，
TE=12 ms, FOV=500×500 mm2, slice thickness=5 mm,
matrix size=192×192 とした．勾配エコーパルスシー
ケンスで取得される位相画像の-π から π の値で構成される位相画像のレンジ x は，式 1 で表される．
γは核磁気回転比[rad/s･T]を表す．今回は TE を
12ms に設定したため，位相画像のレンジは 0.978μT
となる．
𝜋𝜋
3.14
𝑥𝑥[𝑇𝑇] ==(1)𝛾𝛾∙𝑇𝑇𝑇𝑇
267.513×106 ×𝑇𝑇𝑇𝑇

Fig. 1 The prototype head coil with the shield boxes (left) and EPI
magnitude images with (middle) and without shield boxes (right)

Fig. 2 Shield box made of copper foil (left) and cylindrical phantom(right)

渦電流により発生する二次磁界の分布(ΔB0 map)
は，式(2)で表される．

∆𝐵𝐵0 [𝜇𝜇𝜇𝜇] =𝑝𝑝ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎[𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟]
2𝜋𝜋[𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟]∙ 0.978[𝜇𝜇𝜇𝜇](2)

検出器に装着するシールドボックスは銅箔製（厚さ 35 μm）で 131×96×38 mm3，内部には PET
検出器を入れず空洞とした（Fig. 2）．シールドボ
ックスの配置数は 0 個と 8 個の 2 種類とした．シールドボックスとファントムの位置関係を Fig.3 に示す．渦電流を誘導する傾斜磁場は，Gx（左右），Gy（上下），Gz（体軸）の三方向に印加した．

62

8 shield boxes

Fig. 3 Positions of shield boxes in this sequence without (left) and 8(right) shield boxes.

３. 結果と考察

Gz

勾配エコーパルスシーケンスで得られたそれぞれの条件下での絶対値画像を Fig.4 に，位相画像より算出された ΔB0 map を Fig. 5 に示す．静磁場強度と二次磁界の割合を Table.1 に示す．各条件における二次磁界の値として，ΔB0 map の関心領域内での二乗平均平方根を求めた.関心領域はファントム外周より 10pixel 内側とした．ΔB0 map に現れる二次磁界の分布は，傾斜磁場の印加方向に依存するが，絶対値画像と ΔB0 map 共にシールドボックスの有無による差は無かった．
したがって，勾配エコーパルスシーケンスを用いた撮像では，静磁場強度に対する二次磁界の割合が 0.1 ppm 程度であり，渦電流による二次磁界が画像に影響を及ぼさないと考えられる．シールド
ボックスの有無によらず ΔB0 map に現れる二次磁界分布は，MRI の冷却シールドやコイルなど，シールドボックス以外に要因があると考えられる．

Fig. 4 Magnitude image

Gy

direction of magnetic field gradient

Gz

-1.0

Fig. 5 ΔB0 map

参考文献[1] F. Nishikido, et al., "Feasibility study for a PET
detector integrated with an RF coil for PET-MRI”,
IEEE NSS-MIC 2011, M13-7.
[2] W. M. Spees, “Quantification and compensationof eddy-current-induced magnetic-field gradients,”
Journal of Magnetic Resonance, 212, pp. 116-123,
2011.
[3] Peter Jezzard, et al., “Characterization of andCorrection for Eddy Current Artifacts in Echo
Planar Diffusion Imaging”, MRM 1998,
39:801-812

Table. 1 The ratio (ppm) of the secondary magnetic field to the static
magnetic field strength (3T)

Gy
0.063
0.062

1.0

ΔB0 [μT]

今回開発した手法により，銅箔製のシールドボ
ックスにおける二次磁界の定量評価を行うことができた．また評価の結果，銅箔製のシールドボッ
クスは，勾配エコーパルスシーケンスを用いた撮像では，二次磁界による画像への影響はほとんどないことがわかった．
今後は， PET 検出器を挿入したり，銅箔以外の素材を用いたシールドボックスに対して本手法を適用する予定である．

Gx
0.092
0.091

8 shield boxes

Gx

without shield box

４. 結論

without shield box
8 shield boxes

Gy

direction of magnetic field gradientGx

without shield box

Gz
0.089
0.088

63

（３−７）PET/MRI のためのセグメンテーション法とアトラス法による
ハイブリッド吸収補正法の提案
谷川明日香 1，山谷泰賀 2，川口拓之 2，平野祥之 2，白石貴博 2，
谷本克之 2，吉田英治 2，伊藤浩 2，小畠隆行 2，菅幹生 11)千葉大学大学院工学研究科，2)放射線医学総合研究所
1. はじめにPET/MRI は PET 画像による機能情報と MR 画像
による形態情報を融合させることにより，診断能の向上が見込まれる最新の画像診断装置である．
PET 単独装置の場合，PET 画像の再構成に用いる放射線の吸収係数マップ（μマップ）の作成法として，トランスミッションスキャンを使用するが，これを PET/MRI で使用することは技術的に困難である．そこで MR 画像を使用したμマップ作成法が研究されており，主にアトラス法とセグメンテーション法の 2 種類に大別される[1]．アトラス法のフローチャートを図 1 に示す．アトラス法は事前に複数の被験者のμマップと MR 画像のデータセットを作成する．次にこれらを平均化することで 標 準 μ マ ッ プ ， 標 準 MR 画 像 を 作 成 す る ．
PET/MRI で撮像した被験者の MR 画像に標準 MR
画像を位置合わせする変換式を用いて標準μマッ
プを変形させる．これにより被験者の頭部形状に合ったμマップを作成する．しかし，アトラス法
は標準画像ベースの手法であるため個人差や病変部などに対応できない問題がある．図 2 にセグメ
ンテーション法のフローチャートを示す．セグメ
ンテーション法では被験者の MR 画像を画素値に
より軟組織や水などの組織に分割し，それぞれの組織に合った放射線の吸収係数を割りあてる．セグメンテーション法は被験者の個人差に対応でき
るが，吸収係数の大きく異なる骨と空気領域は頭部で一般的に撮像される T1 強調 MR 画像において低信号領域となり，これらを分割することができないため，誤差が大きくなることが予想される．
最近では Ultrashort TE シーケンスが開発され，MR
画像からの骨領域の分割が可能になりつつあるが，撮像時間の増大などの問題がある．このようにアトラス法とセグメンテーション法では表 1 にまとめているような利点・欠点がある．本研究ではアトラス法とセグメンテーション法の問題点を補う新手法としてこれらのハイブリッド法を提案する．
表1

従来法のメリットとデメリット
アトラス法 セグメンテーション法

骨や空気領域への対応○

×

病変部や個人差への対応

×

○

64

開始

標準MR画像msと標準μマップμsのデータベース

MR画像m取得

MR画像の位置あわせ
m=F{ms }となる変換F{}を求める

同様にμマップの形状変換
μ=F{μs}終了

図1

アトラス法のフローチャート

開始
MR画像m取得
MR画像の領域分割
放射線に対する吸収係数の割り当て終了
図2

セグメンテーション法のフローチャート

2. 方法
ハイブリッド法では，はじめにセグメンテーシ
ョン法の手順に従い MR 画像を画素値により領域分割する．3 領域（骨もしくは空気，軟組織，水）に分割するための閾値は Multi Otsu Threshold[2]を用いて決定した．分割された軟組織と水領域には
文献値より吸収係数を割り当てた．次に，骨と空気などの低信号領域には，アトラス法で作成した
被験者のμマップから吸収係数を割り当てた．ア
トラス法の被験者画像と標準画像の位置合わせには SPM8[3]を使用した．ハイブリッド法のフローチ
ャートを図 3 に示す．

ータに対して y = β x + α で表される線形回帰直線
開始と決定係数 R2 を計算した．ここで，x，y はそれぞれ トランスミッションスキャンの画像と各手法で得られた評価対象画像の画素値である．

標準MR画像msと標準μマップμsのデータベース

MR画像m取得

MR画像の位置あわせ
m=F{ms }となる変換F{}を求める

3. 結果と考察
T1 強調 MR 画像と各手法によって取得したμマップを図 4 に，そのジョイントヒストグラム，回帰直線，決定係数を図 5 に示す．μマップでの比較ではハイブリッド法とアトラス法によるμマップが基準画像であるトランスミッションスキャン
によるμマップにより近い傾向があることが見てとれる．回帰直線の決定係数 R2 はセグメンテーシ
ョン法に比べ，アトラス法とハイブリッド法がより 1 に近い良好な結果となった．回帰直線の傾きβに関しては各手法でそれほど大きな差はないが，切片αについてはセグメンテーション法が他手法に比べ 0 から大きく離れた値となった．これはセグメンテーション法において骨領域に正しい吸収係数が割り当てられないからである．一方，アトラス法とハイブリッド法では大きな差が見られな
かった．これは，今回使用したデータベースが被験者の年齢，性別と近いことが要因として考えられる．

MR画像の領域分割
同様にμマップの形状変換
μ=F{μs}各領域について、
低信号領域？

YN

放射線に対する吸収係数の割り当て
形状変換した標準μマップの画素値を割り当て終了

図3

ハイブリッド法のフローチャート

今回は，健常成人男性 6 名（25.7±3.2 歳）の頭部画像を PET，MRI で取得した．この内 5 人分のデータをデータベースに利用し，残りの 1 人のデータをμマップ作成対象とすることで，アトラス
法，セグメンテーション法，ハイブリッド法によりμマップを作成した．また，それぞれのμマップを用いて再構成した PET 画像を比較した．
PET と MRI はそれぞれ独立したスキャナでデー
タ収集を行った．PET 撮像では 18F-FDG をトレーサーとして投与した（ECAT Exact HR+，Siemens，
投与量 111MBq）．また，トレーサー投与前に 68Geの線源を用いてトランスミッションスキャンを行った．μマップはフィルタ逆投影法を用い，画素数は 256 x 256 x 63 でボクセルサイズは 1.3 mm x
1.3 mm x 2.4 mm である．PET 画像も同様にフィル
タ補正逆投影法を用いた．PET 画像は画素数が 128
x 128 x 63 で，ボクセルサイズが 2.68 mm x 2.68 mm
x 2.43mm である．MR 画像は 3D-SPGR シーケンスを用いて撮像した T1 強調画像（Intera 1.5T，philips）
を用いた．画素数は 256 x 256 x 192 でありボクセ
ルサイズは 1mm x 1mm x1mm である．
μマップと PET 画像の評価には，相対誤差とジョイントヒストグラムを使用した．相対誤差 E は以下の式で求めた．

y=0.909x+0.006
R2=0.847

0.05

0.00
0.00

0.05

0.14

[/cm]
吸収係数
（トランスミッションスキャン）（
セグメンテーション法）
吸収係数

I ref

× 100

0.14

（
ハイブリッド法）
吸収係数ref

MR 画像とμマップ
[/cm]

[/cm]
0.14

(1)

（
アトラス法）
吸収係数

E=(I − I )

図4

[/cm]

0.14

y=0.969x+0.001
R2=0.877

0.05

0.05

ここで I，Iref はそれぞれ評価対象画像およびトラン
スミッションスキャンによって得られた画像の画素値である．
ジョイントヒストラグムは，横軸には基準画像としてトランスミッションスキャンによって得られた画像の画素値，縦軸には各手法で得られた評
価対象画像の画素値とて作成した．また，このデ

0.00
0.00

0.05

0.14

[/cm]

吸収係数
（トランスミッションスキャン）

y=x

図5
65

y=0.973x-0.021
R2=0.410

0.00
0.00

0.05

0.14

[/cm]

吸収係数
（トランスミッションスキャン）

回帰直線

吸収係数のジョイントヒストグラム

ボクセルごとの相対誤差を図 6 に示す．アトラ
ス法，ハイブリッド法でその誤差分布が似ている傾向があることがわかる．例えば，頭の輪郭の部
分では吸収係数が基準画像よりも顕著に大きく，
副鼻腔領域には顕著に小さくなっている部分があることがみてとれる．セグメンテーション法は骨に相当する領域で顕著に小さくなっている．

[kBq/cc]（
ハイブリッド法）
ＰＥＴ画素値

3.11

1.04

0.00
0.00

3.11

[kBq/cc][kBq/cc]（
セグメンテーション法）
ＰＥＴ画素値（
アトラス法）
ＰＥＴ画素値

3.11

3.11

y=1.028x-0.042
R2=0.994

1.04

0.00
0.00

μマップの相対誤差分布

1.04

3.11

[kBq/cc]y=x

図8

y=0.897x+0.092
R2=0.954

1.04

ＰＥＴ画素値（トランスミッションスキャン）

図 7 には各手法のμマップを使用し再構成された PET 画像，図 8 にはそのジョイントヒストグラ
ムと回帰直線，決定係数を示す．セグメンテーシ
ョン法では脳における PET 画素値が他の手法に比べて低いことがわかる．ジョイントヒストグラム
でもこの傾向が表れており，過小評価となっている．また決定係数 R2 もアトラス法，ハイブリッド
法に比べ小さくなった．PET 画像における相対誤差を図 9 に示す．誤差分布の傾向がμマップのものと似ていることがわかる．

図7

1.04

ＰＥＴ画素値（トランスミッションスキャン）[kBq/cc]

図6

y=1.053x-0.052
R2=0.995

0.00
0.00

1.04

3.11

ＰＥＴ画素値（トランスミッションスキャン）[kBq/cc]

回帰直線

PET 画素値のジョイントヒストグラム

図9

PET 画像の相対誤差分布

4. 結論
PET/MRI 用のハイブリッド吸収補正画像生成法を提案し，健常被験者を対象として精度を比較評
価した．セグメンテーション法は他手法よりもμマップ，PET 画像に誤差が生じやすいことが分かった．これは T1 強調画像でμ値が大きく異なる骨と空気領域を分割することができないからである．
一方で，ハイブリッド法はアトラス法と同等の良好な結果を得ることができた．病変部をもつ被験者に対しては，個人差や病変部などが大きい場合にも対応できるハイブリッド法がアトラス法より良好な結果になると考えられる．今後は病変をもつデータに対してハイブリッド法を適用し，その精度を評価する必要がある．なお、本研究の一部
は、独立行政法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）／株式会社島津製作所から委託により行われた．

吸収補正後の PET 画像

参考文献
[1]
E. R. Kops and H. Herzog, "Alternative
methods for attenuation correction for PET
images in MR-PET scanners," in Nuclear
Science Symposium Conference Record, 2007.
NSS'07. IEEE, 2007, pp. 4327-4330.
[2]
P.-S. Liao, T.-S. Chen, and P.-C. Chung, "A
fast algorithm for multilevel thresholding," J.
Inf. Sci. Eng., vol. 17, pp. 713-727, 2001.
[3]
J. Ashburner, K. J. Friston, " Nonlinear spatial
normalization using basis functions," Human
Brain Mapping, vol. 7, pp. 254-266, 1999.
66

（３−８）定位固定放射線源と MR 画像を利用した
PET のためのガンマ線減弱補正法
川口拓之 1、平野祥之 1、吉田英治 1、Jeff Kershaw1、白石貴博 1,2、
菅 幹生 1,3、生駒洋子 1、小畠隆行 1,2、伊藤浩 1、山谷泰賀 1
1

放射線医学総合研究所・分子イメージング研究センター
放射線医学総合研究所・重粒子医科学センター
3
千葉大学・フロンティア医工学センター
2

では MR 画像と定位に固定した放射線源を用いてµ 値を推定する(図 1)。まず、T1 強調画像のような
解剖学的 MR 画像において領域分割を行う。例えば、頭部の場合は、骨、脳、空洞、その他の軟組織の 4 つに分ける。さらに、線源から m 個の検出器までのガンマ線の経路を直線と考えれば、組織 nを通過するガンマ線の経路長(線路長)は MRI 画像を元に算出することができる。m 個の検出器での強度変化を y、線路長の行列を L、µ 値を x とすればこれらの関係は線形システム y = Lx と表現でき、この式における各行が(1)式の離散型に相当する。
ここから、µ 値を求めるには x = L+y とすればよい。
ここで L+は一般化逆行列である。ここで求めた xを領域分割した MR 画像に割り当てれば、µ 値画像(µ マップ)が構築でき、これを順投影することで透過データが得られる。この後は従来の PET で実装されている方法と同様にして減弱補正を行うことができる。本手法の特徴は、分割した領域内で µ値が一定であると仮定する点にある。このことで、

1. はじめにPET/MRI 統合スキャナの開発において、MR 画像を基にして生体組織による放射線減弱の補正をする手法がことが課題として挙げられている[1]。
MR 画像の解剖学的情報を利用すれば、減弱係数(µ値)が異なる組織を特定することはできる。しかし、MR 画像は放射線減弱を反映していないため、各組織の µ 値を求めることはできない。現状では分割された各組織の µ 値を文献より引用している。ただし、加齢に伴う骨密度変化のように組織変性が起これば文献値と実際の µ 値に乖離が生じ、PETの定量値に影響を及ぼすことが懸念される。一つの解決策としては、PET 単体スキャナに実装されているように、外部放射線源を測定対象の周囲で回転させて透過データを測定すれば、個々の被験者の µ 値を反映した減弱補正ができるであろう。
ただし、補正に十分な質のデータを得るには 10 分
間程度のスキャンが必要となることや、スキャナ製造が煩雑になるといった問題がある。
本稿では、定位値に固定した外部放射線源と領域分割をした MRI 画像を用いることで、被験者本
人の組織の µ 値を推定し、ここから作成した透過
データを用いて PET 減弱補正を行う手法を提案する。また、実測データに基づいたシミュレーショ
ン実験にて提案法の検証をする。
2. 方法
局所 r にある組織によるガンマ線減弱(µ(r))とPET 検出器における強度変化 ΔI の関係は次式で与えられる。
𝛥𝛥𝛥𝛥 = ∫𝐿𝐿 µ(𝐫𝐫)𝑑𝑑𝐫𝐫(1)

ここで、L はガンマ線が発生してから検出されるまでの総経路長を示す。これを離散的に示すと y = lxと表現できる。ここで、y はある検出器での強度変化、x は各画素の µ 値、l は各画素をガンマ線が通過した距離を示す。従来の PET スキャナで実装されている減弱補正法では、画素 r の µ 値を反映した補正を行うためにエミッションデータのサイノ
グラムの方向の数に応じて線源を回転させながら透過データ(強度変化 ΔI)を取得する。一方、提案法

図1

67

MRI 画像と定位固定放射線源を用いた透過データの生成法

作成した µ マップにおいて領域分割した組織内のµ 値の平均を求めると、それぞれ 0.098, 0.069, 0.114
であり、これを基準とした誤差率は 2.2%, -6.5%,
10.9%であった。このことから、脳の µ 値は精度よく求められるが軟組織と骨の µ 値には若干の過小
評価と過大評価があるように見られる。これは PETの空間分解能の影響で、透過データから作成した µ
マップでは骨の µ 値が過小評価され、骨周囲の軟組織の µ 値が過大評価されているためだと考えられる。図 3 は PET 画像は実測した透過データ (a)と提案法で作成した透過データ(b)で補正したものを示しており、提案法により従来法と同等な減弱補正の効果が得られていると言える。

未知数が激減するため、少数の透過データのみでも十分な µ 値の推定が理論的に可能となり、図 1に示すように放射線源を定位に固定できる。また、分割された領域の µ 値を求めるので、あらかじめ特定の組織に分類する必要がない。例えば、骨と空気はどちらも T1 強調画像で低信号を呈するが、領域が分割されていれば、本手法によりそれぞれの領域に対応する µ 値を求めることができる。
本稿では、提案法を実測データに基づいたシミュレーション実験で検証した。頭部の T1 強調 MR
画像を 1.5T MRI で撮像し、SPM8 にて脳、空気、骨、その他の領域(軟組織)に分割し[2]、固定線源を置いた場合の各組織における線路長を求めた。同一被験者にて [18F]-FDG の PET 撮像を行い、エミッションデータと透過データを得た。この透過データを元に、固定線源を置いた場合の各検出器における強度変化を計算し測定値の代用とした。これと線路長から提案法による µ 値を求め、提案法による透過データを作成した。PET 画像は実測した透過データおよび提案法から作成した透過デー
タのそれぞれで減弱補正をした後、散乱補正を施し、フィルタ補正逆投影法にて再構成をした。
3. 結果と考察
図 2 に T1 強調画像(a)と µ マップ(b)を示す。MRI
を領域分割したものに吸収係数を割り当てたもの(b1)にガウシアンカーネルで低域通過フィルタを施すと(b2)、実測した透過データから作成した µ マップ(b3)と同等なものが得られた。このとき提案法で求めた脳、軟組織、骨の µ 値はそれぞれ 0.100,
0.064, 0.129 cm-1 であった。一方、透過データから

図3減弱補正した PET 画像. (a)従来法(b)提案法により補正

4. 結論
PET/MRI 統合スキャナにおける減弱補正法として定位値に固定した外部放射線源と領域分割をした MRI 画像を用いる手法を提案し、実測データに基づいたシミュレーション実験にて検証をした。
提案法を用いることで現状の PET スキャナで実装されている方法と同等な減弱補正が行えることを示した。なお、本研究の一部は、独立行政法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）／株
式会社島津製作所から委託により行われた。
参考文献[1] G. Wagenknecht, H-J, Kaiser, F. M. Mottaghy etal., MAGMA. 26(1):99–113, 2013.
[2] J. Ashburner and K. J. Friston, NeuroImage,26(3):839–51, 2005.

図 2 T1 強調 MR 画像(a)と µ マップ(b).
68

第４章 その他

69

（４−１）検出器間散乱を用いた DOI-PET 装置の高感度化手法の開発
吉田英治、山谷泰賀
放医研・分子イメージング研究センター

1. はじめにPET 検出器において、ガンマ線の入射方向の情報は同時計数判定でしか得られない。一方、コン
プトンカメラでは多層化した検出器間の散乱から入射方向の推定が可能である。PET 検出器でも検出器内で散乱する事象は存在しているが一般的な
PET 検出器では深さ分解能（depth of interaction:
DOI）及び十分なエネルギー分解能を持たないため検出器内での振る舞いを識別できない。DOI 検出器を用いた検出器内散乱による入射角度情報を
PET の性能向上に利用する方法[1]-[4]が幾つか提案されているが実用化には至っていない。一方、Fig. 1 に示すように複数の検出器にまたがるコンプ
トン散乱事象はそれぞれの信号を容易に分離可能であるが、PET では始めに検出した位置（First
interaction: FI）を特定できないため入射方向の特定にこれまで利用されてこなかった。本研究では複数の検出器にまたがる事象をコンプトンカメラの手法により検出した検出器の順序を特定する手法を開発し、これらの事象を同時計数判定に用いることで PET 装置の高感度化を試みた。

る位置情報から別々に検出器への入射角度を下記式から算出し、その妥当性を評価することで検出した検出器の順序を決定する。
(1)(2)

ここで、Fig.1 に示すように E は FI の検出器に付与したエネルギーであり、A と B は FI の座標を原点としたベクトルである。空間分解能とエネルギー
分解能を考慮した精度で、これらの 2 つの角度が一致すれば始めに決めた FI は正しく判定され、一方で一致しなければ逆の順序が正しいと考えられる。
DOI 検出器によって構成される小動物 PET 装置を模擬したシミュレーションを 3 種類のシンチレータ（LSO, GSO, GAGG [5]）において実施した。
シンチレータのサイズは 1.52 mm x 1.52 mm x 20mm であり、
後処理によって DOI 情報を付与した。
マウスサイズ (70 mm long, 25 mm diameter) とラットサイズ (150 mm long, 50 mm diameter)の一様
円柱ファントムを測定し、得られたデータから本手法の FI 判定正答率と感度の向上率を算出した。
3. 結果と考察
Fig. 2 にいくつかの DOI 分解能を持つ LSO を用いた場合のエネルギー情報と同時計数による位置情報から別々に算出した検出器への入射角度の分布を示す。青丸は初期 FI が一致した場合、赤丸は
初期 FI が間違った場合である。DOI 分解能を持たない場合は全く分離できていないが、DOI 分解能が向上するに連れて分離が改善している事が分かる。
Table 1 と 2 に本手法による感度の向上率と FI 判定の正答率をそれぞれ示す。得られた結果から、本手法は 30-50%程度の感度向上に寄与することが期待される。特に、本手法は実行原子番号の低い
シンチレータほど、感度向上率が高い結果が得られた。また、検出器の深さ分解能が高いほど検出した検出器の順序を特定する精度が向上する結果となった。我々のグループで既に実現している 5mm の深さ分解能においては 70-80%程度の識別能を得ることができた。

Fig. 1. Illustration of single photon interacting with multiple detectors
in a coincidence event.

2. 方法
PET 装置ではブロック検出器が一般的であるので複数の検出器にまたがる事象は 2 番目の検出器までを考慮しておけば十分である。コンプトン散
乱から入射角度を算出するためには入射順序の情報が必要であるため、事前に下記条件によって初期入射順位を決める
・ DOIが浅いほうがFI
・ 同一DOIならエネルギー付与が高いほうがFI
本条件は後方散乱や PET では大きな入射角度を持つことからほぼあてにならないと考えられる。そこで、本手法ではエネルギー情報と同時計数によ70

Fig. 3 に 3 種類のシンチレータにおける雑音等価計数（NECR）を示す。提案手法によって、LSO, GSOと GAGG の NECR はそれぞれ 27%, 40%, 50%改善
した。

Fig. 3. NECR curves with several detector configurations using the
proposed method for rat and mouse phantoms.

4. 結論
本手法は位置情報の劣化を抑制しつつ PET 装置の感度を向上できることが期待できる。今後は再構成画像による空間分解能評価を実施する予定で
ある。
参考文献

Fig. 2. Distributions of Compton scatter angles calculated fromenergy and coincidence LOR information for the LSO detector withseveral DOI resolutions. The rat phantom was used. The black line is
the ideal line which has the ideal interacting position, ideal energy
resolution and true FI estimation. Red points are falsely estimated FIs
and blue points are truly estimated FIs as obtained by the
preprocessing judgment.

[1]

[2]

Table 1. Sensitivities for several detector configurations using the
proposed method.

Scintillator

Sensitivity (%)
Conventional
ComptonPET
DOI-PETRat phantom
LSO
GSO
GAGG
Mouse phantom
LSO
GSO
GAGG

[3]

Gain
(%)

1.28
0.77
0.62

1.66
1.14
1.01

29.3
48.7
62.6

3.28
1.94
1.62

4.20
2.79
2.50

27.8
43.8
54.6

[4]

[5]

S.-J. Park, W. L. Rogers, and N. H. Clinthorne, “Effects of
Positron Range and Annihilation Photon Acolinearity on Image
Resolution of a Compton PET,” IEEE Trans Nucl Sci, vol. 54,
no. 5, pp. 1543–1552, 2007.
S.-J. Park, W. L. Rogers, and N. H. Clinthorne, “Improvementof Noise Equivalent Count Rate Using Compton Kinematics ina Compton PET,” IEEE Trans Nucl Sci, vol. 54, no. 5, pp.
1589–1598, 2007.
E. Yoshida, Y. Kimura, K. Kitamura, F. Nishikido, T. Yamaya,
and H. Murayama, “Event-by-event random and scatter
estimator based on support vector machine using multi-anodeoutputs,” presented at the Nuclear Science Symposium
Conference Record, 2005 IEEE, 2005, vol. 3, pp. 1800–1803.
G. Chinn and C. S. Levin, “A method to reject random
coincidences and extract true from multiple coincidences in
PET using 3-D detectors,” presented at the Nuclear Science
Symposium Conference Record, 2008. NSS '08. IEEE, 2008, pp.
5249–5254.
K. Kamada, T. Yanagida, J. Pejchal, M. Nikl, T. Endo, K.
Tsutsumi, Y. Fujimoto, A. Fukabori, and A. Yoshikawa, “Crystal
Growth and Scintillation Properties of Ce Doped
Gd3(Ga,Al)5O12 Single Crystals,” IEEE Trans Nucl Sci, vol. 59,
pp. 2112–2115, Oct. 2012.

Table 2. Correct answer ratio of FI estimation for several detector configurations using the proposed method.

Correct answer rate of FI estimation (%)
Proposed method (DOI resolution)
Only Preprocessing(20 mm)
20 mm 10 mm 5.0 mm 2.5 mm 1.25 mm
Rat phantom
LSO
50.5
51
69.2
75
80.3
85.8
GSO
54.4
54.6
70.2
76.7
82.2
86.6
GAGG
56.1
55
72.2
79.1
84.1
87.8
Mouse phantom
LSO
55.1
53.9
67.8
73.5
79.8
85.7
GSO
61.1
56
71.3
77.4
82.8
87.8
GAGG
63.4
57.2
72.6
78.9
84.2
88.8
Scintillator

71

Ideal
88.6
87.4
89.5
89.3
88.6
90.4

（４−２）2m の体軸視野を有する全身一括撮像型 PET の基礎的検討
吉田英治 1)、Ismet ISNAINI 2)、小尾高史 2)、山谷泰賀 1)
1)
放医研・分子イメージング研究センター
2)
東京工業大学に S/N の向上に寄与するかを検討する必要がある。
1. はじめに
現在の PET 装置の体軸視野は約 20 cm であり一超高感度計測ができるためにデータ収集系のスル
度に画像化できる範囲は限られているため被検者ープットも従来よりも大幅に向上する必要がある。
全体や上半身の薬剤の時間的分布の変化を計測す
本研究では 2 m の体軸視野を有する全身一括撮る事はできない。また、マイクロドーズ試験等に像型 PET 装置の実現可能性についてシミュレーシ
おいては全身を一括で測定できる PET 装置が切望
ョンによる基礎的検討を行った。
されているが、研究用装置としても実現されてい
2. 方法
ない。
Table 1 にシミュレーションによって模擬した
これまでに全身一括撮像型 PET の実現可能性に
DOI-PET装置の基礎特性を示す。3 種類の体軸視野
ついてシミュレーションによる様々な検討が報告と 2 種類のリング系の PET 装置について感度及びされている。全身一括撮像型 PET のメリットの 1
計数率特性を測定した。感度は 175 cm のラインソ
つは超高感度及び広い視野によって撮像時間の大ースをそれぞれの装置の断面方向の視野中心に設
幅な低減が期待できる点にある。Eriksson ら[1]は 1
置し Table 2 に示すように複数のベッドポジション
分以下の撮像時間を目指し、約 1 m の体軸視野をで 2 m の体軸視野を測定した。測定時間はすべて有する PET 装置を模擬した簡易的なシミュレーシ
1200 秒とした。計数率特性については 175 cm の円
柱ファントムを視野中心に設置し単一ベッドポジ
ョンによってその実現可能性を示した。また、ションで雑音等価計数（NECR）を下記式から算出
Time-of-flight (TOF)情報を利用することでさらなした。
る測定時間の低減が可能であると示している。
一方、全身一括撮像型 PET の実現において最大の障害は装置のコストである。PET 装置のコスト(1)は主に検出器の数で決まるので体軸視野を延長す
ればその分だけ装置コストが増加する。Crespo ら
ここで T, S, R はそれぞれ真の同時計数率、散乱同[2] は 検 出 効 率 が 悪 い が 安 価 な resistive plate
時計数率、偶発同時計数率である。
chamber (RPC)を用いた全身一括撮像型 PET の開発を行っている。RPC-PET は低い検出効率を高い立
Table 1. Specifications of the DOI-PET scanners
体角でカバーする。また、RPC の高い時間分解能
Crystal size
2.9 x 2.9 x 5 mm3を活かして TOF 計測も想定している。また、Surti
Crystal materialLSO
ら[3]は従来と同程度のシンチレータ量においても、
Number of crystals
16 x 16 x 4 (per detector)
シンチレータの厚さと体軸視野を最適化すること
19.2 cm (4 detectors),
100.8 cm (21 detectors),
Axial FOVによって検出効率を改善できることを示した。
201.6 cm (42 detectors)
我々のグループで開発中の OpenPET[4]も低コスト
60 cm (38 detectors),
Ring diameterで体軸視野を拡張する事ができるため、全身一括
80 cm (48 detectors)
Timingresolution
1.4 ns
撮像型 PET として期待できる。
Coincidence
timewindow
6 ns
一方、全身一括撮像型 PET の実現には様々な問Energy resolution
15 %題をクリアしなければならない。全身一括撮像型
Energy window
450-600 keV
PET では極端に体軸方向に傾いた同時計数線を積極的に利用するため、空間分解能を劣化させるこ
Table 2. Setup for multiple bed position studiesとが予想されるが。空間分解能の劣化はScannerNumberScan
Shifting Overlapping
Numberaxial
of bed time per time
Depth-of-interaction (DOI)検出器を用いることで大of rings
FOV
positions bed
幅に抑制が可能であると考えられる。また、極端
42201.8 cm
1
1200 s0021100.6 cm3
396.67 s
5.0 s
58%に体軸方向に傾いた同時計数線は被検者を通過す
4
19.2 cm19
62.210 s
1.0 s
52%
るパスが長くなるため吸収と散乱の影響が大きくなり、すべての同時計数線を利用することが本当
72

Table 4. Peak NECR for six types of PET scanners and its gain (inparentheses) compared with the conventional PET scanner
NumberActivity at peak
Peak NECR (kcps)
of rings
NECR (MBq)
60-cm
80-cm
60-cm
80-cm
diameterdiameterdiameterdiameter
4
400
400
69.4 (1.25)
55.1 (1)21
175
275
511.9 (9.29)
546.1 (9.9)
42
125
225
843.9 (15.31)
989.1 (17.95)

3. 結果と考察
Table 3に2 mの体軸視野を撮像した際の線線源の感度を示す。一般的な80 cmのリング径に比べて60 cmのリング径では約20%の検出器削減が可能であり、かつ立体角が向上することから感度が向上
していることが分かる。どちらのリング径においても一般的な約20 cmのリング長に比べて2 mのリ
ング長はコスト以上の感度向上が見込まれることが分かった。
Table 4に円柱ファントム測定から得られたピー
クNECRとその放射能強度を示す。NECRにおいても約20 cmのリング長に比べて2 mのリング長はコ
スト以上のNECRの向上が見込まれることが分かった。一方、2 mのリング長において60 cmのリング径の方が80 cmのリング径よりNECRが低下しているのは、感度の向上によってデッドタイムが大きくなり80 cmのリング径より低い放射能強度で飽和していると考えられる。より効率的にデータ収集するためにはデータ収集系のスループットを並列化等によって改善する必要があると考えられ
る。

4. 結論
本研究では全身一括撮像型PETの実現可能性に向けて、シミュレーションによる基礎的検討を行った結果、コスト以上の性能を得られる可能性
を示した。
参考文献
[1]

[2]

[3]

Table 3. Total sensitivities of six types of PET scanners for
multiple-bed position scanning and its gain (in parentheses) comparedwith the conventional PET scanner
Sensitivity (kcps/MBq)
Number of rings
60 cm diameter
80 cm diameter
4
5.67 (1.48)
3.84 (1)21
122.67 (31.98)
89.0(23.21)42306.73 (79.97)
260.8 (68.00)

[4]

73

L. Eriksson, M. Conti, C. L. Melcher, D. W. Townsend, M.
Eriksson, H. Rothfuss, M. E. Casey, and B. Bendriem,“Towards Sub-Minute PET Examination Times,” IEEE Trans
Nucl Sci, vol. 58, pp. 76–81, Feb. 2011.
P. Crespo, J. Reis, M. Couceiro, A. Blanco, N. C. Ferreira, R. F.
Marques, P. Martins, and P. Fonte, “Whole-Body Single-Bed
Time-of-Flight RPC-PET: Simulation of Axial and Planar
Sensitivities With NEMA and Anthropomorphic Phantoms,”
IEEE Trans Nucl Sci, vol. 59, pp. 520–529, Jun. 2012.
S. Surti, M. E. Werner, and J. S. Karp, “Study of PET scannerdesigns using clinical metrics to optimize the scanner axial FOV
and crystal thickness,” Phys. Med. Biol., vol. 58, no. 1, pp.
3995–4012, Jun. 2013.
T. Yamaya, E. Yoshida, N. Inadama, F. Nishikido, K. Shibuya,
M. Higuchi, and H. Murayama, “A Multiplex ‘OpenPET’
Geometry to Extend Axial FOV Without Increasing the Numberof Detectors,” IEEE Trans Nucl Sci, vol. 56, no. 5, pp. 2644–
2650, 2009.

（４−３）あご検出器付ヘルメット型 PET 装置の提案
田島英朗、伊藤浩、山谷泰賀
放射線医学総合研究所・分子イメージング研究センター
1. はじめに脳機能測定を行うために特化された脳 PET は、
アルツハイマー病やパーキンソン病のような病気の早期診断や神経活動の解明に有効である[1-4]。
より正確な診断のためには、高画質な画像を得る必要があり、そのために装置に求められる性能として、空間分解能と感度がある。空間分解能は、検出器の素子のサイズを小さくすることで向上する。また、感度は検出器の厚さを増加することで向上できるほか、検出器立体角を増やすことでなされる。一方で、近年の PET 検出器の発展により、3 次元的に均一な検出器分解能（等方分解能）を有する DOI 検出器が開発された[5-9]。等方分解能の実現により、検出器の向きにとらわれないジオメ
トリが実現できると期待される。本研究では、高精度な脳機能測定を効率良く行うことが可能なジオメトリとして、あご紐付ヘルメット型 PET 装置を提案する。図 1 に提案装置の概念図を示す。提案装置では、後頭部を完全に覆うように配置する
半球型検出器及び、顎の部分を覆う顎部検出器を有する。半球型検出器のみでは、大脳部位に対して非常に高感度を得ることができるが、小脳や海馬などが位置する中央部の感度が相対的に低いという問題が生じる。それに対して、顎部検出器を用いることで、中央部位の感度を大幅に高めることができ、高精度なイメージングが実現できると期待できる。

半球型検出器

顎部検出器
図１

あご紐付ヘルメット型 PET 装置の概念図

ソンノイズを付加した後、OSEM（Ordered Subset
Expectation Maximization）法により画像再構成を行った。その際サブセット数は 10、反復数は 5 回とした。円筒型 PET 装置、ヘルメット型 PET、あご紐付ヘルメット型 PET について比較した。
3. 結果と考察
図２に提案ジオメトリと従来のジオメトリの概要図とその幾何学的感度分布を示す。また、図３に中心から頭頂部方向の幾何学的感度のプロファ
イルを示す。従来のジオメトリや半球型検出器のみでは低かった中心部の感度を、顎部検出器を加える事で効率よく改善できていることが分かる。
そのためのコストとして、半球型検出器の 12%程
度の追加検出器が必要であるが、中央部の感度を数倍に向上させることが可能である。図４にイメージングシミュレーション結果を示す。また、図５に図４に示す ROI（Region of Interest）での NSD（Normalized Standard Deviation）を求めた結果を示す。提案ジオメトリでは、中心に近い部分の感度を向上できるため、ノイズを大幅に抑制し、画質を向上させることが可能である。

2. 方法
提案ジオメトリの有効性を示すために、幾何学的感度の導出、並びにイメージングシミュレーシ
ョンを行った。提案ジオメトリの顎部検出器の大きさは α と β の２つのパラメータで定義した。同時計数が可能な立体角の割合を視野全域対して計算した。比較対象として、半球型検出器のみからな る ヘ ル メ ッ ト 型 PET 、 円 筒 型 PET 、 そ し て
Dual-Ring OpenPET について幾何学的感度を求めた。ここで、ヘルメット型 PET、円筒型 PET、
Dual-Ring OpenPET の検出器量は同じとしたが、提案ジオメトリはそれらに対して、検出器量が 12%増加している。
イメージングシミュレーションでは、3×3×3mm3 の立方体型シンチレータを各ジオメトリの表面に敷き詰めるように配置した。ファントム全体
から 500M カウントのガンマ線が発生したと仮定
し、それぞれのジオメトリの感度分布と積を取ることで、投影データのカウント数を決定し、ポア

4. 結論
脳機能計測に特化した新しい PET ジオメトリとして、顎部検出器と半球型検出器で構成される、
あご紐付ヘルメット型 PET 装置の提案を行った。
幾何学的な解析とイメージングシミュレーションを行った結果、提案ジオメトリによって、高感度
かつ高精度な脳機能計測が期待できることが示された。今後、X’tal Cube のようなブロック検出器を想定したシミュレーションを行うことを予定している。

74Helmet PET w/ Jaw Detector

Cylindrical PET

z

z

z

G W

α=60°
β=20°

L

x

2R

2R

2α

R

2β

z

R

R

2R

y

Dual-Ring OpenPETWz

Helmet PET

2R

R

R

R

S H = 2πR 2SC = 2πRL

SO = 4πRW

R

SCSH = 2πR + 2αR sin β
2

2

z

z

x

z

R=L=125 mm
W=G=62.5 mm
検出器表面積

z

100 %

z

x

0%

同じ検出器表面積
検出器表面積12%増加
図２
100

Cylindrical PET Helmet PET

Helmet PET with Jaw Detector
Helmet PET
Cylindrical PET
OpenPET

90
Geometrical Sensitivity [%]提案ジオメトリと従来のジオメトリの幾何学的感度比較図

8070Helmet PET w/
Jaw Detector

Ideal
ROI3
ROI2
ROI1

Coronal60
50

Sagittal

40
30
20Transaxial
1

10
0
0

50

100

150

200

Transaxial
2

Offset toward zenith from center [mm]図３

sagittal

Transaxial
1
2
3

中心から頭頂方向に向けた幾何学的感度のプロファイルTransaxial
3

参考文献[1] Yamaya T, Hagiwara N, Obi T et al.: Phys Med
Biol 50: 5339-5355, 2005
[2] Eriksson L, Wienhard K, Eriksson M et al.: IEEE
Trans Nucl Sci 49: 2085-2088, 2002
[3] Yamamoto S, Honda M, Oohashi T et al.: IEEE
Trans Nucl Sci 58: 668-673, 2011[4] Majewski S, Proffitt J, Brefczynski-Lewis J et al.:IEEE NSS&MIC Conf Rec: 4030-4034, 2011[5] Yamaya T, Mitsuhashi T, Matsumono T et al.: Phy
Med Biol 56: 6793-6807, 2011[6] Yazaki Y, Inadama N, Nishikido F et al.: IEEE
Trans Nucl Sci 59: 462-468, 2012[7] Yoshida E, Tashima H, Inadama N et al.: Radiol
Phys Technol 6: 21-27, 2014[8] Zhang J, Foudray A, Olcott P et al.: IEEE Trans
Nucl Sci 54: 415-421, 2007
[9] Lau F W Y, Vandenbroucke A, Reynolds P D etal.: Phys Med Biol 55: 7149-7174, 2010

図４

各ジオメトリでの再構成像

0.3

NSD

0.2

0.1

0

Cylinder PET
Helmet PET
Helmet PET with Jaw Detector
ROI1

ROI2
ROI Number
図５ 各 ROI の NSD

75

ROI3

（４－４）NIRS Workshop on PET Imaging Physics and Applications (PIPA2013)
開催報告
山谷泰賀
放射線医学総合研究所・分子イメージング研究センター
1. はじめに
Positron Emission Tomography (PET)は、強力ながん診断法などとして広く知られるようになったが、イメージング機器についてはその潜在能力を十分に活かしきれていない。具体的には、分解能や感度、コストなどに課題が残され、次世代装置の研究開発は世界的な競争下にある。この研究分野で世界的に権威のある国際会議 IEEE Nuclear Science
Symposium and Medical Imaging Science (NSS-MIC)
が今秋ソウルで開催されるタイミングに合わせて、
サテライト会議として、独立行政法人放射線医学
総合研究所（放医研）主催の「NIRS Workshop on
PET Imaging Physics and Applications (PIPA2013)」をパシフィコ横浜にて 2013 年 11 月 4 日と 5 日の 2日間で開催した。2001 年から毎年開催してきた「次世代 PET 研究会」の、初の国際版の試みである。
今回は、粒子線治療を可視化する OpenPET や、今後の発展が期待される PET/MRI 一体型装置などを中心にして、海外の著名研究者を交えた情報交換
やディスカッションを行った。主催者を代表して、Chair を務めた山谷が報告する。
2. 国際化のねらい
ねらいは、日本の PET 物理研究の世界へのアピ
ールと、我々を含めた日本人研究者の国際性を高めることである。
留学する日本人学生の数が昔に比べて大きく減るなど「内向きな日本」と言われて久しい。私自身も数年前までは、狭い機内で 10 時間以上もつらい移動をするよりは、海外出張は最小限にして、その分論文執筆に時間を使いたい、と考えていたときがあった。その一方で、日本人の研究は、よい仕事をしているにも関わらず海外では論文が引用されにくい、などというぼやきを耳にすることもあった。
目が覚めたのは、IEEE NSS-MIC の初のアジア開催を、隣国の韓国が勝ち取ったことである。高エネルギー物理研究全般で幅の広い高い研究アクテ
ィビティを有している日本は、IEEE NSS-MIC での参加者数や論文数において、米国やドイツに次ぐ貢献を続けていたにも関わらず、である。よって、このままでは日本の核医学物理研究の将来はないのでは？と危機感を感じた。

そこで、２，３年前から、国際会議等で出張する際に、時間に余裕があれば周辺の関連ラボを訪問するように心がけた。効果はすぐ表れた。具体的には、講演の依頼を受けたり、講演で研究が紹介されたりするなど、私のラボの国際的知名度は大きく向上したと感じた。
3. 企画において工夫したこと
外国人参加者への配慮： 韓国で開催されたIEEE NSS-MIC 2013 に接続した日程とすることで、韓国のついでに日本に立ち寄ってもらえるようにした。また、前日の 11 月 3 日には、外国人を対象にした小規模な放医研見学会を開催した。成田空
港から入国した場合、放医研のある千葉は、横浜への動線の途中にあるため、アクセスもしやすい。
発表機会のオープン化： 国内外問わず積極的な参加を期待して、Call for paper を行った。プログ
ラム作成においては、20 名の著名研究者に Internal
Advisory Committee（IAC）として助言をお願いした。
日本人参加者への配慮： 次世代 PET 研究会では、専門研究者以外に、技師や医師など医療関係者やメーカー技術者などの参加も目立つ。そこで、IEEE NSS-MIC にはふだん参加しないが核医学物理に関心のあるという参加者を想定して、日本にいながらも世界最先端の研究に触れられるよう、第一線で活躍する著名な研究者を講演者として招待した。また、最先端の話題をいきなり英語で聞くことに抵抗を感じることも想定して、各セッシ
ョンの冒頭に、日本語による基礎解説を座長の先生にお願いすることにした。
4. 開催結果
1 日半の日程で、発表演題数は、招待等による講演が 11 件（海外 6 件、日本 5 件）、一般演題発表が 12 件（海外 7 件、日本 5 件）であった。特に、Call for paper においては、発表申込数が極端に少な
かったらどうしようかとの不安もあったが、海外から 10 件の発表申込があった。そのうち 1 件は招待講演に移動、1 件はキャンセル、もう 1 件は本ワ
ークショップに沿わない内容であったため、IACで議論した上でリジェクトとした。参加者数は、
日本人 83 名、外国人 24 名で、計 107 名であった。

76

を想定した場合、招へい手続きが少々ややこしくなるためである。外国からの招待講演者は、全員これを快諾してくれた。
このように、IEEE NSS-MIC2013 のサテライト会
議としたことは大成功であったが、ラボメンバー
総出で参加する IEEE NSS-MIC2013 に続いて大イ
ベントを主催することは、我々運営サイドにおいては多忙を極めるものであった。私が処理しきれないタスクは、ラボメンバーにお願いすることもあった。また、11 月 8 日から始まる日本核医学会
総会とのオーバーラップを避ける必要もあったた
め、PIPA の開催日には選択肢がなかった。よって、放医研見学会は日曜日に開催せざるを得なかった。
以上のように、PIPA の成功の裏には、ラボメンバーを中心とする実行委員や事務担当職員など、多くの放医研メンバーの協力があった。
内容については、日本人参加者だけでなく、IEEE
NSS-MIC からはしごしてやってきた外国人からも、素晴らしい企画だった、大変勉強になったと賞賛を頂いた。一方、日本の研究者らの国際性を高めるという目的においては、日本人からの質問は積極的になされたが、発言者はやや一部に限られていた印象があった。この点は、あせらずにじっくりと変えていく必要があるだろう。

初日は、米倉義晴理事長による開会挨拶から始まった。その中で、9 月に発表された世界の Medical
Physicist 50 人に、共に放医研で著名な功績を残した田中栄一先生と河内清光先生の 2 名の日本人が選ばれたことが紹介された。そして、山谷より放医研における PET 物理研究について紹介した後、横浜市立大学井上登美夫先生に核医学の未来の方向についてご講演していただいた。また、PET エ
レ ク ト ロ ニ ク ス の 大 家 で あ る University ofWashington の Thomas K. Lewellen 先生、シンチレータの大家である CERN の Paul Lecoq 先生、画像化シミュレーションや動物 SPECT/MRI 開発を先導している Johns Hopkins University の Benjamin M. W.
Tsui 先生に、ご自身の最先端研究を中心に紹介していただいた。二日目は、午前中は粒子線治療におけるその場イメージング法について、午後は検出器の動向や PET や SPECT、PET/MRI の試作開発などについて、招待講演と一般講演を交えて次世代技術の動向について議論した。
5. 所感
開港の歴史と近大都市との調和が素晴らしい横浜に、24 名もの外国人参加者を迎えることができたのは素晴らしいことだと思う。友人の外国人研究者らに事前に聞いたところ、日本に行った事がある人でさえ、横浜を知っている人は少なかった。
よって、ポスターを製作する際には、横浜の情景の写真をちりばめたデザインとした。11 月 3 日の放医研見学会には、若手中堅の 5 名の外国人が参加し、HIMAC と PET 物理ラボの見学を楽しんだ。
実は、日本へのフライトは、招待講演者であっても手弁当でお願いした。これは、韓国からの帰りに日本に立ち寄った後、自国へ直接戻るケース

6. まとめ次世代 PET 研究会の初の国際化の試みは成功裏に終わった。足元の研究レベルがしっかりしていることが大前提であることはいうまでもないが、今後もなんらかの形で国際ワークショップの開催を継続していきたいと思う。
Abstract book：NIRS-M-261
http://www.nirs.go.jp/publication/irregular/04.shtml

会場からの横浜の眺め（上）と参加者の集合写真（下）77

生体イメージング技術開発研究チーム研究業績 2013（2013 年 1 月～2013 年 12 月）

1. 研究成果
1.1 原著論文(11)[1]Eiji Yoshida, Hideaki Tashima, Naoko Inadama, Fumihiko Nishikido, Takahiro Moriya, Tomohide Omura,
Mitsuo Watanabe, Hideo Murayama, Taiga Yamaya, “Intrinsic spatial resolution evaluation of the X’tal cube
PET detector based on a 3D crystal block segmented by laser processing,” Radiological Physics andTechnology, vol. 6, no. 1, pp. 21-27, 2013.
[2]
Yoshiyuki Hirano, Naoko Inadama, Eiji Yoshida, Fumihiko Nishikido, Hideo Murayama, MitsuoWatanabe,
Taiga Yamaya, "Potential for reducing the numbers of SiPM readout surfaces of laser-processed X'tal cube
PET detectors," Phys. Med. Biol., 58, pp. 1361-1374, 2013.
[3]
田島英朗, 山谷泰賀, 平野祥之, 吉田英治, 木内尚子, 渡辺光男, 田中栄一, “第二世代開放型 PET「Single-Ring OpenPET」のモンテカルロシミュレーションによる DOI 検出器を用いた実装の検討”,
MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY, Vol.31, No.2, pp. 83-87, March 2013
[4]
Eiji Yoshida, Hiroki Yamashita, Hideaki Tashima, Shoko Kinouchi, Hideo Murayama, Mikio Suga, Taiga
Yamaya, "Design study of the DOI-PET scanners with the X’tal cubes toward sub-millimeter spatial
resolution," Journal of Medical Imaging and Health Informatics, Vol. 3, pp. 131–134, 2013
[5]
Eiji Yoshida, Yoshiyuki Hirano, Hideaki Tashima, Naoko Inadama, Fumihiko Nishikido, Takahiro Moriya,
Tomohide Omura, Mitsuo Watanabe, Hideo Murayama, Taiga Yamaya, “The X'tal cube PET detector with amonolithic crystal processed by the 3D sub-surface laser engraving technique: Performance comparison withglued crystal elements,” Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A 723, pp. 83–88, 2013.
[6]
Eiji Yoshida, Hideaki Tashima, Yoshiyuki Hirano, Naoko Inadama, Fumihiko Nishikido, Hideo Murayama,
Taiga Yamaya, “Spatial resolution limits for the isotropic-3D PET detector X’tal cube,” Nuclear Instruments
and Methods in Physics Research A 728, pp. 107-111, 2013.
[7]
Eiji Yoshida, Hideaki Tashima, Hidekatsu Wakizaka, Fumihiko Nishikido, Yoshiyuki Hirano, Naoko Inadama,
Hideo Murayama, Hiroshi Ito, Taiga Yamaya, "Development of a single-ring OpenPET prototype," Nuclear
Instruments and Methods in Physics Research A, 729, pp. 800–808, 2013.
[8]
Fumihiko Nishikido, Naoko Inadama, Eiji Yoshida, Hideo Murayama, Taiga Yamaya, " Four-layer DOI PET
detectors using a multi-pixel photon counter array and the light sharing method," Nuclear Instruments andMethods in Physics Research A, 729, pp. 755–761, 2013.
[9]
Eiji Yoshida, Yoshiyuki Hirano, Hideaki Tashima, Naoko Inadama, Fumihiko Nishikido, Takahiro Moriya,
Tomohide Omura, Mitsuo Watanabe, Hideo Murayama, Taiga Yamaya, "Impact of laser-processed X’tal cube
detectors on PET imaging in a one-pair prototype system," IEEE Transactions on Nuclear Science, Vol. 60, No.
5, 3172-3180, October 2013.
[10] Eiji Yoshida, Yoshiyuki Hirano, Hideaki Tashima, Naoko Inadama, Fumihiko Nishikido, Hideo Murayama,
Hiroshi Ito, Taiga Yamaya, "Feasibility study of an axially extendable multiplex cylinder PET," IEEE
Transactions on Nuclear Science, Vol. 60, No. 5, 3227-3234, October 2013.
[11] Yoshiyuki Hirano, Shoko Kinouchi, Yoko Ikoma, Eiji Yoshida, Hidekazu Wakizaka, Hiroshi Ito, Taiga
Yamaya, “Compartmental analysis of washout effect in rat brain: in-beam OpenPET measurement using a 11C
beam,” Phys. Med. Biol., 58, pp. 8281-8294, 2013.

78

1.2 プロシーティング(4)[1]
川口拓之, 谷川明日香, 菅幹生, 平野祥之, 白石貴博, 吉田英治, 木村泰之, 谷本克行, 小畠隆行, 伊藤浩, 山谷泰賀, “MRI 画像に基づく PET 吸収補正法が脳機能の定量解析に及ぼす影響,” 電子情報通信学会技術研究報告(IEICE Technical Report), Vol. 112, No. 411, pp. 239-244, JAMIT Frontier 2013 (メディカルイメージング連合フォーラム), 2013/1/24-25 (那覇市ぶんかテンブス館)[2]
Ismet Isnaini, Takashi Obi, Yoshida Eiji, Taiga Yamaya, “Monte-Carlo simulation of a novel 2 m-longentire-body PET scanner,” 電子情報通信学会技術研究報告(IEICE Technical Report), Vol. 112, No. 411,
pp. 105-106, JAMIT Frontier 2013 (メディカルイメージング連合フォーラム), 2013/1/24-25 (那覇市ぶ
んかテンブス館)[3]
品地哲弥, 田島英朗, 吉田英治, 村山秀雄, 山谷泰賀, 羽石秀昭, “呼吸性体動に対応した PET ベース
腫瘍トラッキング,” 電子情報通信学会技術研究報告(IEICE Technical Report), Vol. 112, No. 411, pp.
129-133, JAMIT Frontier 2013 (メディカルイメージング連合フォーラム), 2013/1/24-25 (那覇市ぶんか
テンブス館)[4]
Hideaki Tashima, Taiga Yamaya, and Paul E. Kinahan, "Simulation Study of the OpenPET Scanner with
Bridge Detectors to Compensate for Incomplete Data," Proceedings of the 12th International Meeting on Fully
Three-Dimensional Image Reconstruction in Radiology and Nuclear Medicine, pp. 360-363, 2013 (poster,
2013/6/16-21, Lake Tahoe, California)
1.3 学会発表(72)・国際会議（口頭発表）(13)[1]
Hiroshi Kawaguchi, Yoshiyuki Hirano, Eiji Yoshida, Asuka Tanigawa, Mikio Suga, Takahiro Shiraishi,
Katsuyuki Tanimoto, Yasuyuki Kimura, Takayuki Obata, Hiroshi Ito, Taiga. Yamaya, "An MRI-based
estimation of gamma-ray attenuation coefficients with a motionless radiation source for quantitative PET/MRI
on human brain," PSMR2013 and 4th Jülich MR-PET Workshop, pp. 26-27, 2013/5/7 (Aachen, Germany)
oral.
[2]
Naoko Inadama, Yoshiyuki Hirano, Fumihiko Nishikido, Hideo Murayama, Munetaka Nitta, Taiga Yamaya,"Performance of the X’tal cube PET detector using 1 mm thick scintillator plates segmented to 1 x 1 mm2 bylaser processing," J. NUCL. Med. MEETING ABSTRACTS, Vol. 54, Supp. 2, p. 129P (SNMMI 2013 Annual
Meeting, No. 426, Oral, Vancouver, 2013/6/11)[3]
Taiga Yamaya, "PET physics research at NIRS," NIRS Workshop on PET Imaging Physics and Applications(PIPA2013) Abstract Book, pp. 1-3, 2013 (2013/11/4 ,Yokohama).
[4]
Hideaki Tashima, Eiji Yoshida, Tetsuya Shinaji, Haruhiko Futada, Takeshi Nagata, Hideaki Haneishi, Taiga
Yamaya, "Real-time OpenPET imaging system toward PET-guided tumor tracking radiation therapy,"NIRS
Workshop on PET Imaging Physics and Applications (PIPA2013) Abstract Book, pp. 23-24, 2013(2013/11/4 ,Yokohama).
[5]Haruhiko Futada, Takeshi Nagata, Hideki Tashima, Eiji Yoshida, Taiga Yamaya, "Performance improvementof GPU image reconstruction for OpenPET,"NIRS Workshop on PET Imaging Physics and Applications(PIPA2013) Abstract Book, pp. 25-26, 2013 (2013/11/4 ,Yokohama).
[6]
Naoko Inadama, Yoshiyuki Hirano, Fumihiko Nishikido, Munetaka Nitta, Taiga Yamaya, "X'tal cube:
3-dimensional position sensitive PET detector," NIRS Workshop on PET Imaging Physics and Applications(PIPA2013) Abstract Book, pp. 31-32, 2013 (2013/11/4 ,Yokohama).
[7]
Takayuki Obata, Mikio Suga, Fumihiko Nishikido, Atsushi Tachibana, Koudai Shimizu, Hiroshi Kawaguchi,
Taiga Yamaya, "Development of a removable MR head coil integrated with high-resolution PET detectors"
NIRS Workshop on PET Imaging Physics and Applications (PIPA2013) Abstract Book, pp. 43-44, 2013(2013/11/4 ,Yokohama).
[8]
T. Yamaya, E. Yoshida, H. Tashima, Y. Nakajima, F. Nishikido, Y. Hirano, N. Inadama, T. Shinaji, H. Haneishi,
M. Suga, S. Sato, T. Inaniwa, "Development of an Open-Type PET for 3D Dose Verification in Carbon Ion
Therapy," 2013 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference Abstract, HT3-2, 2013(2013/10/27-11/2@Seoul, ORAL).
[9]
N. Inadama, Y. Hirano, F. Nishikido, H. Murayama, M. Nitta, T. Yamaya, "A Convenient Light Guide for Trial
Production in Its Optimization Process," 2013 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging
Conference Abstract, J1-3, 2013 (2013/10/27-11/2@Seoul, ORAL).
[10] T. Yamaya, E. Yoshida, H. Tashima, Y. Nakajima, F. Nishikido, Y. Hirano, N. Inadama, H. Ito, T. Shinaji, H.
Haneishi, M. Suga, T. Inaniwa, "A Prototype of a Novel Transformable Single-Ring OpenPET," 2013 IEEE
Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference Abstract, M07-1, 2013
79

[11]

[12]

[13]

(2013/10/27-11/2@Seoul, ORAL).
Y. Nakajima, Y. Hirano, T. Yamaya, E. Yoshida, H. Tashima, S. Sato, T. Inaniwa, T. Kohno, L. Sihver,"Dosimetry by Means of in-Beam PET with RI Beam Irradiation," 2013 IEEE Nuclear Science Symposiumand Medical Imaging Conference Abstract, M07-2, 2013 (2013/10/27-11/2@Seoul, ORAL).
Naoko Inadama, Yoshiyuki Hirano, Fumihiko Nishikido, Munetaka Nitta, Taiga Yamaya, “Novel PET detector
based on SiPM photodetectors,” Nuclear Medicine and Molecular Imaging, Vol. 47, Supp. 2, p. 138, 2013.
(The 6th CJK Conference on Nuclear Medicine and the 52th Annual Meeting of the Korean Society of
Nuclear Medicine, O-008, 2013/11/15, Jeju, Oral, Invited)
K. Shimizu, M. Suga, A. Tachibana, F. Nishikido, H. Kuribayashi, I. Nakajima, Y. Kawabata, T. Yamaya, T.
Obata, "Development of a Novel MR Head Coil Integrated with PET Detectors: Design and Optimization of
Shield Boxes," 2013 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference Abstract, M05-5,
2013 (2013/10/27-11/2@Seoul, ORAL).

・国際会議（ポスター発表）(23)[1]
Taiga Yamaya, Eiji Yoshida, Naoko Inadama, Fumihiko Nishikido, Hideaki Tashima, Yoshiyuki Hirano, Taku
Inaniwa, "OpenPET prototypes for a proof of 3D in-situ imaging of a irradiation field in carbon ion therapy,"
Third International Conference on Real-time Tumor-tracking Radiation Therapy with 4D Molecular Imaging
Technique (第 3 回分子追跡放射線治療国際会議), p. 52, PC-07, 2013/2/8 (札幌).
[2]
Hideaki Tashima, Eiji Yoshida, Tetsuya Shinaji, Yoshiyuki Hirano, Shoko Kinouchi, Fumihiko Nishikido,
Mikio Suga, Hideaki Haneishi, Hiroshi Ito, Taiga Yamaya, "Feasibility study of real-time tumore tracking by
OpenPET during radioitherapy," Third International Conference on Real-time Tumor-tracking Radiation
Therapy with 4D Molecular Imaging Technique (第 3 回分子追跡放射線治療国際会議), p. 47, PB-05,
2013/2/8 (札幌).
[3]
A. Tachibana, T. Obata, K. Shimizu, F. Nishikido, H. Kuribayashi, M. Suga, T. Yamaya, "Development of a
PET-integrated MRI head coil for simultaneous PET-MRI: Influence of copper shield boxes on MR images,"
ECR2013, Poster: C-1433, 2013. (Vienna)[4]
Taiga Yamaya, Eiji Yoshida, Hideaki Tashima, Hidekatsu Wakizaka, Yoshiyuki Hirano, Fumihiko Nishikido,
Naoko Inadama, and Hiroshi Ito, "Development of a small prototype of a novel transformable single-ring
OpenPET," J. NUCL. Med. MEETING ABSTRACTS, Vol. 54, Supp. 2, p. 532P (SNMMI 2013 Annual
Meeting, No. 2166, Poster, Vancouver, 2013/6/11). Poster Award First Place に選定[5]
Hideaki Tashima, Hiroshi Ito, and Taiga Yamaya, "A proposal of a helmet PET with jaw detectors forhigh-sensitive brain imaging," J. NUCL. Med. MEETING ABSTRACTS, Vol. 54, Supp. 2, p. 532P (SNMMI2013 Annual Meeting, No. 2167, Poster, Vancouver, 2013/6/11).
[6]
Hideaki Tashima, Taiga Yamaya, and Paul E. Kinahan, "Simulation Study of the OpenPET Scanner with
Bridge Detectors to Compensate for Incomplete Data," Proceedings of the 12th International Meeting on Fully
Three-Dimensional Image Reconstruction in Radiology and Nuclear Medicine, pp. 360-363, 2013 (poster,
2013/6/16-21, Lake Tahoe, California)[7]
Eiji Yoshida, Keiji Shimizu, Taiga Yamaya, "Development of data acquisition system for the human
OpenPET,"NIRS Workshop on PET Imaging Physics and Applications (PIPA2013) Abstract Book, pp. 15-16,
2013 (2013/11/4 ,Yokohama).
[8]
E. Yoshida, H. Tashima, T. Yamaya, "Sensitivity Booster for DOI-PET by Utilizing Compton Scattering
Events Between Detector Blocks," 2013 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference
Abstract, M16-14, 2013 (2013/10/27-11/2@Seoul).
[9]
H. Tashima, H. Ito, T. Yamaya, "A Proposed Helmet-PET with a Jaw Detector Enabling High-Sensitivity
Brain Imaging," 2013 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference Abstract, M11-11,
2013 (2013/10/27-11/2@Seoul).
[10] A. Gondo, T. Shinaji, Y. Hirano, E. Yoshida, F. Nishikido, N. Inadama, H. Tashima, T. Yamaya, H. Haneishi,"Optical Simulation of a DOI Detector with a Stack of Planer Scintillators," 2013 IEEE Nuclear Science
Symposium and Medical Imaging Conference Abstract, M11-17, 2013 (2013/10/27-11/2@Seoul).
[11] E. Yoshida, T. Shinaji, H. Tashima, H. Haneishi, T. Yamaya, "Performance Evaluation of a Transformable
Axial-Shift Type Single-Ring OpenPET," 2013 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging
Conference Abstract, M11-7, 2013 (2013/10/27-11/2@Seoul).
[12] F. Nishikido, T. Obata, N. Inadama, E. Yoshida, M. Suga, K. Shimizu, A. Tachibana, H. Ito, T. Yamaya,"One-Pair Prototype Integrated System of DOI- PET and the RF-Coil Specialized for Simultaneous PET-MRI
Measurements," 2013 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference Abstract, M12-45,
80

2013 (2013/10/27-11/2@Seoul).
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H. Kawaguchi, Y. Hirano, E. Yoshida, M. Suga, T. Shiraishi, K. Tanimoto, Y. Kimura, T. Obata, H. Ito, T.
Yamaya, "A MRI-Based PET Attenuation Correction with μ-Values Measured by a Fixed-Position Radiation
Source," 2013 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference Abstract, M12-52, 2013(2013/10/27-11/2@Seoul).
Y. Yin, H. Tashima, E. Yoshida, T. Kon, T. Obi, T. Yamaya, "Proposal of a New OpenPET Based Simultaneous
Whole-Body PET/CT Geometry," 2013 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference
Abstract, M12-53, 2013 (2013/10/27-11/2@Seoul).
I. Isnaini, T. Obi, E. Yoshida, T. Yamaya, "Simulation of Sensitivity and NECR of Entire-Body PET Scanners
for Different FOV Diameters," 2013 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference
Abstract, M16-15, 2013 (2013/10/27-11/2@Seoul).
T. Shinaji, H. Tashima, E. Yoshida, T. Yamaya, H. Haneishi, "Accuracy Improvement of Time Delay
Correction Method for PET-Based Tumor Tracking," 2013 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical
Imaging Conference Abstract, M21-13, 2013 (2013/10/27-11/2@Seoul).
Y. Hirano, E. Yoshida, H. Wakisaka, Y. Nakajima, F. Nishikido, H. Ito, T. Yamaya, "Washout Studies ofin-Beam Rat Imaging by the 2nd Generation OpenPET Prototype," 2013 IEEE Nuclear Science Symposiumand Medical Imaging Conference Abstract, M21-16, 2013 (2013/10/27-11/2@Seoul).
H. Tashima, E. Yoshida, T. Shinaji, H. Haneishi, H. Ito, T. Yamaya, "Monte Carlo Simulation ofRegion-of-Interest Reconstruction for Real-Time Tumor Tracking by OpenPET," 2013 IEEE Nuclear Science
Symposium and Medical Imaging Conference Abstract, M21-25, 2013 (2013/10/27-11/2@Seoul).
N. Inadama, Y. Hirano, F. Nishikido, H. Murayama, M. Nitta, H. Ito, T. Yamaya, "The X'tal Cube with 1 mm3
Isotropic Resolution Based on a Stack of Laser-Segmented Scintillator Plates," 2013 IEEE Nuclear Science
Symposium and Medical Imaging Conference Abstract, M21-47, 2013 (2013/10/27-11/2@Seoul).
H. Tashima, T. Yamaya, "Impact of TOF Information in OpenPET Imaging," 2013 IEEE Nuclear Science
Symposium and Medical Imaging Conference Abstract, M22-13, 2013 (2013/10/27-11/2@Seoul).
F. Nishikido, T. Moritake, H. Ito, T. Yamaya, "A Prototype Real-Time Dose Distribution Monitoring System
Using Plastic Scintillators Connected to Optical Fiber for Interventional Radiology," 2013 IEEE Nuclear
Science Symposium and Medical Imaging Conference Abstract, NPO1-29, 2013 (2013/10/27-11/2@Seoul).
M. Nitta, Y. Hirano, F. Nishikido, N. Inadama, E. Yoshida, H. Tashima, Y. Nakajima, H. Kawai, T. Yamaya,"Activation Measurement for Material Selection of OpenPET Components in Particle Therapy," 2013 IEEE
Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference Abstract, NPO2-58, 2013(2013/10/27-11/2@Seoul).
Hiroshi Sakurai, Fumitake Itoh, Kosuke Suzuki, Yoshiyuki Hirano, Eiji Yoshida, Fumihiko Nishikido,
Tastuaki Kanai and Taiga Yamaya, “Positron annihilation photon acollinearity in 11C iradiation,” 5thInternational Conference on Advanced Micro-Device Engineering (MADE 2013), p. 43, 2013/12/19. (Kiryu)

・国内会議(36)[1]
川口拓之, 谷川明日香, 菅幹生, 平野祥之, 白石貴博, 吉田英治, 木村泰之, 谷本克行, 小畠隆行, 伊藤浩, 山谷泰賀, “MRI 画像に基づく PET 吸収補正法が脳機能の定量解析に及ぼす影響,” 電子情報通信学会技術研究報告(IEICE Technical Report), Vol. 112, No. 411, pp. 239-244, JAMIT Frontier 2013 (メディカルイメージング連合フォーラム), 2013/1/24-25 (那覇市ぶんかテンブス館)[2]
Ismet Isnaini, Takashi Obi, Yoshida Eiji, Taiga Yamaya, “Monte-Carlo simulation of a novel 2 m-longentire-body PET scanner,” 電子情報通信学会技術研究報告(IEICE Technical Report), Vol. 112, No. 411,
pp. 105-106, JAMIT Frontier 2013 (メディカルイメージング連合フォーラム), 2013/1/24-25 (那覇市ぶ
んかテンブス館)[3]
品地哲弥, 田島英朗, 吉田英治, 村山秀雄, 山谷泰賀, 羽石秀昭, “呼吸性体動に対応した PET ベース
腫瘍トラッキング,” 電子情報通信学会技術研究報告(IEICE Technical Report), Vol. 112, No. 411, pp.
129-133, JAMIT Frontier 2013 (メディカルイメージング連合フォーラム), 2013/1/24-25 (那覇市ぶんか
テンブス館)[4]
稲玉直子, 平野祥之, 錦戸文彦, 村山秀雄, 新田宗孝, 山谷泰賀, "DOI-PET 検出器クリスタルキューブの開発：レーザー加工により分割した板状シンチレータの使用の検討," 2013 年応用物理学会春季
学術講演会講演予稿集, 29a-PA1-17, 2013/3/29 (神奈川工科大学） (Poster Award 受賞)[5]
島添健次, 織田忠 中村泰明, 高橋浩之, 錦戸文彦, 吉田英治, 山谷泰賀, "PET 用 ASIC の放射線耐性評価," 2013 年応用物理学会春季学術講演会講演予稿集, 29a-PA1-15, 2013/3/29 (神奈川工科大学）
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錦戸文彦, 盛武敬, 岸本俊二, 伊藤浩, 山谷泰賀, "プラスチックシンチレータと光ファイバを用いた
IVR 用リアルタイム線量計の開発," 2013 年応用物理学会春季学術講演会講演予稿集, 29p-A5-7,
2013/3/29 (神奈川工科大学）
山谷泰賀, 吉田英治, 田島英朗, 木内尚子, 中島靖紀, 錦戸文彦, 平野祥之, 菅幹生, 佐藤眞二, 稲庭
拓, "第二世代 OpenPET 小型試作機のイメージング性能評価," 2013 年応用物理学会春季学術講演会講
演予稿集, 29p-A5-8, 2013/3/29 (神奈川工科大学）
Fumihiko Nishikido, Takeshi Moritake, Shunji Kishimoto, Hiroshi Ito, Taiga Yamaya, "X-ray detector for
real-time dose monitoring in interventionaly radiology," 医学物理 Japanese Journal of Medical Physics (第105 回日本医学物理学会学術大会報文集), p. 82, 2013/4/11. (パシフィコ横浜)
Yoshiyuki Hirano, Shoko Kinouchi, Eiji Yoshida, Hideaki Tashima, Fumihiko Nishikido, Naoko Inadama,
Hideo Murayama, Hiroshi Ito, Taiga Yamaya, "Washout effect in RI beam irradiation of rat using small
OpenPET," 医学物理 Japanese Journal of Medical Physics (第 105 回日本医学物理学会学術大会報文集),
p. 125, 2013/4/12. (パシフィコ横浜)
Tetsuya Shinaji, Hideaki Tashima, Eiji Yoshida, Hideo Murayama, Taiga Yamaya, Hideaki Haneishi, "ThePET-based tumor tracking with error reduction method," 医学物理 Japanese Journal of Medical Physics (第105 回日本医学物理学会学術大会報文集), p. 127, 2013/4/12. (パシフィコ横浜)
Taiga Yamaya, Eiji Yoshida, Shoko Kinouchi, Yasunori Nakajima, Fumihiko Nishikido, Yoshiyuki Hirano ,Hideaki Tashima, Mikio Suga, Shinji Sato, Taku Inaniwa, "In-beam imaging test of a small prototype for thesecond generation OpenPET," 医学物理 Japanese Journal of Medical Physics (第 105 回日本医学物理学会
学術大会報文集), p. 128, 2013/4/12. (パシフィコ横浜)
Yasunori Nakajima, Toshiyuki Kohno, Taku Inaniwa, Shinji Sato, Eiji Yoshida, Taiga Yamaya, Lembit Sihver,"Estimation of standard deviation of range in 3-D irradiation by using Fisher's Information," 医学物理
Japanese Journal of Medical Physics (第 105 回日本医学物理学会学術大会報文集), p. 129, 2013/4/12. (パシフィコ横浜)Hideaki Tashima, Eiji Yoshida, Tetsuya Shinaji, Yoshiyuki Hirano, Shoko Kinouchi, Fumihiko Nishikido,
Mikio Suga, Hideaki Haneishi, Hiroshi Ito, Taiga Yamaya, "A Monte Carlo simulation of real-time tumor
tracking by the OpenPET: a feasibility study," 医学物理 Japanese Journal of Medical Physics (第 105 回日
本医学物理学会学術大会報文集), p. 130, 2013/4/12. (パシフィコ横浜)
Eiji Yoshida, Yoshiyuki Hirano, Hideaki Tashima, Naoko Inadama, Fumihiko Nishikido, Hideo Murayama,
Hiroshi Ito, Taiga Yamaya, "Simulation study of an axially extendable multiplex cylinder PET," 医学物理
Japanese Journal of Medical Physics (第 105 回日本医学物理学会学術大会報文集), p. 138, 2013/4/13. (パシフィコ横浜) (大会長賞受賞)
Ismet Isnaini, Takashi Obi, Eiji Yoshida, Taiga Yamaya, "Monte-Carlo simulation of sensitivity and NECR of
a 2m-long PET scanner," 医学物理 Japanese Journal of Medical Physics (第 105 回日本医学物理学会学術大会報文集), p. 139, 2013/4/13. (パシフィコ横浜)
Kodai Shimizu, Atsushi Tachibana, Humihiko Nishikido, Hideto Kuribayashi, Iwao Nakajima, YoshihikoKawabata, Taiga Yamaya, Takayuki Obata, Mikio Suga, "Development of an integrated PET/MRI detector:
Evaluation of magnetic-field distortion caused by eddy-current in shield boxes," 医学物理 Japanese Journalof Medical Physics (第 105 回日本医学物理学会学術大会報文集), p. 142, 2013/4/13. (パシフィコ横浜)
Naoko Inadama, Fumihiko Nishikido, Yoshiyuki Hirano, Takahiro Moriya, Eiji Yoshida, Hideaki Tashima,
Hideo Murayama, Munetaka Nitta, Hiroshi Ito, Taiga Yamaya, "Development of a DOI-PET detector "X'tal
cube": optimal position calculation for each optical condition in the scintillation crystal block," 医学物理
Japanese Journal of Medical Physics (第 105 回日本医学物理学会学術大会報文集), p. 144, 2013/4/13. (パシフィコ横浜)Yoshiyuki Hirano, Naoko Inadama, Eiji Yoshida, Fumihiko Nishikido, Hideo Murayama, Taiga Yamaya,"Performance of laser-processed X'tal cube PET detectors with reduced the numbers of SiPM readoutsurfaces," 医学物理 Japanese Journal of Medical Physics (第 105 回日本医学物理学会学術大会報文集), p.
145, 2013/4/13. (パシフィコ横浜)
Akane Gondo, Tetsuya Shinaji, Yoshiyuki Hirano, Eiji Yoshida, Fumihiko Nishikido, Naoko Inadama, Hideaki
Tashima, Taiga Yamaya and Hideaki Haneishi, "Optical simulation of a novel DOI detector with a stack ofplaner scintillators : Impact of surface roughness on spatial resolution," 医学物理 Japanese Journal of
Medical Physics (第 105 回日本医学物理学会学術大会報文集), p. 146, 2013/4/13. (パシフィコ横浜)
清水浩大，菅幹生，橘篤志，錦戸文彦, 栗林秀人, 中島巌, 川畑義彦, 山谷泰賀，小畠隆行, "PET/MRI
一体型検出器の開発：シールドボックスに生じる渦電流による位相シフトの定量評価," 第 32 回日本
医用画像工学会大会予稿集, OP4-7, 2013. (2013/8/1-3, 産業技術総合研究所臨海副都心センター/日本
科学未来館)
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品地哲弥, 田島英朗, 吉田英治，山谷泰賀，羽石秀昭, "OpenPET における腫瘍トラッキングⅡ -多変数回帰による遅延補正-," 第 32 回日本医用画像工学会大会予稿集, OP5-4, 2013. (2013/8/1-3, 産業技術総合研究所臨海副都心センター/日本科学未来館)
田島英朗, 山谷泰賀, Paul E. Kinahan, "ブリッジ検出器による Dual-Ring OpenPET の画質改善効果の検討," 第 32 回日本医用画像工学会大会予稿集, OP7-3, 2013. (2013/8/1-3, 産業技術総合研究所臨海副都心センター/日本科学未来館)
権藤朱音, 品地哲弥, 平野祥行, 吉田英治, 錦戸文彦, 稲玉直子, 田島英朗, 山谷泰賀, 羽石秀昭, "モノリシック板積層型 PET 用 DOI 検出器の光学シミュレーョン," 第 32 回日本医用画像工学会大会予稿集, PP2-11, 2013. (2013/8/1-3, 産業技術総合研究所臨海副都心センター/日本科学未来館)
山谷泰賀, 吉田英治, 田島英朗, 中島靖紀, 錦戸文彦, 平野祥之, 稲玉直子, 品地哲弥, 羽石秀昭, 菅
幹生, "可変型検出器配置の新しい OpenPET 小型試作機の開発," 第 74 回応用物理学会秋季学術講演
会講演予稿集, 18a-A12-1, 2013. (2013/9/18 同志社大学京田辺キャンパス) （注目講演推薦）
錦戸文彦, 盛武敬, 岸本俊二, 伊藤浩, 山谷泰賀, "プラスチックシンチレータと光ファイバを用いた
IVR 用リアルタイム被曝線量分布モニタシステムの開発," 第 74 回応用物理学会秋季学術講演会講演
予稿集, 18a-A12-2, 2013. (2013/9/18 同志社大学京田辺キャンパス)平野祥之, 吉田英治, 脇坂秀克, 中島靖紀, 錦戸文彦, 伊藤浩, 山谷泰賀, “Single-ring OpenPET 小型
試作機を用いたラットへの RI ビーム照射における 11C イオン動態解析の試み,”核医学, 第 50 巻, 第3 号, p. 234, 2013 (第 53 回日本核医学会学術総会, M3IIB1, 福岡国際会議場, 2013/11/10)
吉田英治, 品地哲也, 田島英朗, 羽石秀昭, 伊藤浩, 山谷泰賀, “アキシャルシフト型シングルリング
OpenPET の性能評価,”核医学, 第 50 巻, 第 3 号, p. 234, 2013 (第 53 回日本核医学会学術総会, M3IXA1,
福岡国際会議場, 2013/11/10)
吉田英治, 田島英朗, 伊藤浩, 山谷泰賀,“コンプトン散乱を用いた PET 装置の高感度化手法の開発,”
核医学, 第 50 巻, 第 3 号, p. 234, 2013 (第 53 回日本核医学会学術総会, M3IXA2, 福岡国際会議場,
2013/11/10)
川口拓之, 平野祥之, 吉田英治, 菅幹生, 白石貴博, 谷本克之, 小畠隆行, 伊藤浩, 山谷泰賀, “固定した放射線源と MRI 画像を用いた頭部 PET/MRI のガンマ線吸収補正,”核医学, 第 50 巻, 第 3 号, p. 234,2013 (第 53 回日本核医学会学術総会, M3IXA6, 福岡国際会議場, 2013/11/10)
山谷泰賀, 吉田英治 稲玉直子, 田島英朗, 羽石秀昭, 伊藤浩, “次世代画像誘導治療に向けた
OpenPET 開発プロジェクトの中間進捗報告,” 核医学, 第 50 巻, 第 3 号, p. 227, 2013 (第 53 回日本核医学会学術総会, M3IXB3, 福岡国際会議場, 2013/11/10)
小畠隆行, 菅幹生, 錦戸文彦, 橘篤志, 清水浩大, 川口拓之, 山谷泰賀, “近接・一体型 PET-MRI プロ
ーブ用 MRI 送受信コイルの製作,” 核医学, 第 50 巻, 第 3 号, p. 249, 2013 (第 53 回日本核医学会学術総会, P2K2, 福岡国際会議場, 2013/11/9)
橘篤志, 小畠隆行, 菅幹生, 清水浩大, 錦戸文彦, 川口拓之, 栗林秀人, 山谷泰賀, “RF コイル一体型
PET-MRI Coil の開発と MRI 画像へ与える影響の評価,” Advanced CT-MRI 研究会, 2013/6/15-16 (軽井沢)橘篤志, 小畠隆行, 川口拓之, 稲垣枝理, 松尾浩一, 山谷泰賀, "Diffusion Tensor Imaging における水拡
散異方性評価用ファントムの開発,” 日本磁気共鳴医学会雑誌, vol. 33, supplement, p.434, 2013/9/21.
清水浩大, 菅幹生, 橘篤志, 錦戸文彦, 山谷泰賀, 小畠隆行, "PET/MRI 一体型検出器の開発：シ一ルド
ボックスが誘発する画像ア一チファク卜・ノイズの評価 ," 日本磁気共鳴医学会雑誌, vol. 33,
supplement, p.237, 2013/9/21.
小畠隆行, 菅幹生, 錦戸文彦, 橘篤志, 清水浩大, 川口拓之, 山谷泰賀, "近接・一体型頭部用 PET-MRI
ディテクタの開発," 日本磁気共鳴医学会雑誌, vol. 33, supplement, p.229, 2013/9/21.
川口拓之, 平野祥之, 吉田英治, 菅幹生, 白石貴博, 谷本克之, 小畠隆行, 伊藤浩, 山谷泰賀, “MRI
画像の領域分割と固定した放射線源による PET/MRI のガンマ線減弱補正法,” 日本磁気共鳴医学会
雑誌, 第 33 巻, Supplement, p. 219, 2013 (第 41 回日本磁気共鳴医学会大会, O-1-094, アスティとくしま,
2013/9/19)

83

1.4 研究会(15+)
[1]
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[15]

発表多数, 平成 24 年度次世代 PET 研究会講演予稿集, 2013/1/21.
山谷泰賀, 吉田英治, 稲玉直子, 錦戸文彦, 田島英朗, 平野祥之, 伊藤浩, 佐藤眞二, 稲庭拓, 木内尚子, 菅幹生, 羽石秀昭, 中島靖紀, "がん診断と治療の融合を目指した開放型 PET 装置 OpenPET の開発," 研究会「放射線検出器とその応用」(第 27 回)要旨論文集, pp. 3-4, 2013/2/5-7 (高エネルギー加速器研究機構, つくば)
新田宗孝, 稲玉直子, 錦戸文彦, 平野祥之, 吉田英治, 田島英朗, 河合秀幸, 山谷泰賀, "光分配方式
PET 用 4 層 DOI 検出器の反射材とアノードの位置関係が結晶弁別に及ぼす影響," 研究会「放射線検出器とその応用」(第 27 回)要旨論文集, pp. 5-6, 2013/2/5-7 (高エネルギー加速器研究機構, つくば)
錦戸文彦, 盛武敬, 岸本俊二, 伊藤浩, 山谷泰賀, "IVR 用リアルタイム線量計測システムのための X
線検出器の特性評価," 研究会「放射線検出器とその応用」(第 27 回)要旨論文集, pp. 7-8, 2013/2/5-7 (高エネルギー加速器研究機構, つくば)
山谷泰賀, 吉田英治, 錦戸文彦, 田島英朗, 平野祥之, 稲玉直子, 辻厚至, 脇坂秀克, 稲庭拓, 佐藤眞二, 中島靖紀,“重粒子線照射野イメージングのための OpenPET 装置開発に関する研究(11H285),”平成 24 年度 HIMAC 共同利用研究成果発表会, 2013/4/22 (平成 24 年度放射線医学総合研究所重粒子線
がん治療装置等共同利用研究報告書 発表会用暫定版, pp. 264-269) (千葉)中島靖紀, 宮武裕和, 河野俊之, 佐藤眞二, 稲庭拓, 吉田英治, 山谷泰賀, “核破砕反応により生成される陽電子崩壊核を利用した照射野確認システムに関する研究(10H177),” 平成 24 年度 HIMAC 共
同利用研究成果発表会, 2013/4/22 (平成 24 年度放射線医学総合研究所重粒子線がん治療装置等共同
利用研究報告書 発表会用暫定版, pp. 254-256) (千葉)Taiga Yamaya, Hiroshi Ito, "Introduction of PET Physics Research in NIRS," Proceedings for 2nd SNU-NIRS
Workshop on Nuclear Medicine Imaging Science and Technology, pp. 7-9, 2013/4/25 (Seoul).
Eiji Yoshida, Taiga Yamaya, "Feasibility study of novel geometry of an axially extendable multiplex cylinder
PET," Proceedings for 2nd SNU-NIRS Workshop on Nuclear Medicine Imaging Science and Technology, pp.
15-19, 2013/4/25 (Seoul).
Fumihiko Nishikido, Takayuki Obata, Naoko Inadama, Eiji Yoshida, Mikio Suga, Taiga Yamaya,"Development of DOI-PET detector integrated with RF coil for PET-MRI," Proceedings for 2nd SNU-NIRS
Workshop on Nuclear Medicine Imaging Science and Technology, pp. 32-35, 2013/4/25 (Seoul).
Hiroshi Kawaguchi, Asuka Tanigawa, Mikio Suga, Yoshiyuki Hirano, Eiji Yoshida, Takahiro Shiraishi,
Katsuyuki Tanimoto, Takayuki Obata, Hiroshi Ito, Taiga Yamaya, "Evaluation of attenuation map forquantitative assessment of brain function on PET/MRI scanner,” Proceedings for 2nd SNU-NIRS Workshop
on Nuclear Medicine Imaging Science and Technology, pp. 40-42, 2013/4/25 (Seoul).
Hideaki Tashima, Eiji Yoshida, Tetsuya Shinaji, Yoshiyuki Hirano, Fumihiko Nishikido, Hideaki Haneishi,
Hiroshi Ito, Taiga Yamaya, "Monte Carlo simulation of real-time tumor tracking by the OpenPET using the 4D
XCAT phantom with a realistic 18F-FDG distribution," Proceedings for 2nd SNU-NIRS Workshop on Nuclear
Medicine Imaging Science and Technology, pp. 56-60, 2013/4/25 (Seoul).
権藤朱音, 品地哲弥, 平野祥之, 山谷泰賀, 羽石秀昭, "次世代 PET 検出器における光伝播シミュレー
タの開発と応用," 第 11 回千葉大学医工学シンポジウム研究概要, 研究成果 17, 2013/5/31 (千葉大学).
清水浩大, 菅幹生, 橘篤志, 錦戸文彦, 栗林秀人, 中島巌, 川畑義彦, 山谷泰賀, 小畠隆行, "PET/MRI
一体型検出器のシールドボックスに生じる渦電流による静磁場歪みの評価," 第 11 回千葉大学医工学シンポジウム研究概要, 研究成果 21, 2013/5/31 (千葉大学).
菅幹生, 山谷泰賀, 吉田英治, 錦戸文彦, 稲玉直子, 村山秀雄, "X'tal cube PET 検出器における受光素
子配置面数および結晶間媒質の計算機シミュレータによる最適化," 第 11 回千葉大学医工学シンポ
ジウム研究概要, 研究成果 22, 2013/5/31 (千葉大学).
菅幹生, 小畠隆行, 山谷泰賀, “MRI による生体特性計測システムの開発,” 第 9 回マルチモーダル
脳情報研究会抄録集, p. 21, 2013 (2013/11/18 千葉大学)

84

1.5 特許(14)・出願(1)[1]

田島英朗, 山谷泰賀, “ヘルメット型 PET 装置,” 特願 2013-226068, 2013/10/30 出願 (474)・登録(13)[1]
山谷泰賀, 村山秀雄, 森慎一郎, “開放型ＰＥＴ装置,” 特許第 5191011 号, 2013/2/8 登録 (319JP)[2]
山谷泰賀, 村山秀雄, 小畠隆行, 青木伊知男, “オープン PET/MRI 複合機,” 特許第 5224421 号,
2013/3/22 登録 (312JP)[3]
山谷泰賀, 吉田英治, 錦戸文彦, 稲庭拓, 村山秀雄, “検出器回動型放射線治療・画像化複合装置,” 特
許第 5246895 号, 2013/4/19 登録 (344JP)[4]
Naoko Inadama, Hideo Murayama, Kengo Shibuya, Fumihiko Nishikido, Taiga Yamaya, Eiji Yoshida, “DOI
type radiation detector,” US8,436,312, 2013/5/7 登録 (329US)[5]
Taiga Yamaya, Hideo Murayama, Taku Inaniwa, "COMBINED RADIATION THERAPY/PETAPPARATUS," US8,461,539, 2013/6/11 登録 (326US)[6]
山谷泰賀, 稲庭拓, 錦戸文彦, 村山秀雄, “遮蔽型放射線治療・画像化複合装置,” 第 5339551 号,
2013/8/16 登録 (346JP)[7]
山谷泰賀, 村山秀雄, 蓑原伸一, 稲庭拓, 古川卓司, 森慎一郎, “検出器シフト型放射線治療・PET 複合装置,” 特許第 5360914 号, 2013/9/13 登録 (321JP)[8]
山谷泰賀, 吉田英治, “核医学イメージング装置の画像化方法、システム、核医学イメージグシステ
ム及び放射線治療制御システム,” 特許第 5339562 号, 2013/8/16 登録 (379JP)[9]
吉田英治, 山谷泰賀, “PET 装置における同時計数判定方法及び装置,” 特許第 5339561 号, 2013/8/16
登録 (380JP)[10] 稲玉直子, 村山秀雄, 澁谷憲悟, 錦戸文彦, 山谷泰賀, 吉田英治, “DOI 型放射線検出器”, 第 5382737
号, 2013/10/11 登録 (329JP).
[11] 吉田英治、澁谷憲悟、山谷泰賀、村山秀雄、北村圭司, "利用能量和位置信息的辐射线检测方法及装置," 中国特許登録 ZL 2007 8 0052713.0, 2012/10/10 登録 (293CN)[12] Taiga Yamaya, Hideo Murayama, Shinichi Minohara, Taku Inaniwa, Takuji Furukawa, Shinichirou Mori,"Detector-shift type combined radiation therapy/PET apparatus," US8,581,196B2, 2013/11/12 登録(321US)[13] Taiga Yamaya, Hideo Murayama, Shinichi Minohara, "PET scanner and image reconstruction method
thereof," US8,594,404B2, 2013/11/26 登録(292US)

85

2. 成果普及などへの取り組み
2.1 研究会など開催(4)[1]
平成 24 年度次世代 PET 研究会(2013/1/21, 放医研)を主催(参加者 91 名, 内外部 58 名)[2]
2nd SNU-NIRS Workshop on Nuclear Medicine Imaging Science and Technology (2013/4/25, ソウル大)を主催(参加者約 70 名)[3]
NIRS Workshop on PET Imaging Physics and Applications (PIPA2013) (2013 年 11 月 4 日～5 日, パシフィコ横浜)を主催(参加者 107 名(海外 24 名、日本 83 名))[4]
NIRS-TUM Workshop on PET Physics 2013 を主催(2013 年 11 月 7 日, 放医研)
2.2 核医学物理セミナー開催(14)[1]
2013/2/25, バドミントン競技におけるスポーツ情報処理, 角田 貢（日本体育大学准教授）[2]
2013/2/27, ディジタル SiPM と GAGG を用いた PET システム, 島添健次（東京大学助教）[3]
2013/ 3/18, 電子運動量分布を用いた PET の提案, 櫻井 浩（群馬大学大学院工学研究科教授）[4]2013/ 4/10, RSNA にみるイメージングモダリティの動向, 掛川誠（浜松ホトニクス顧問）[5]2013/ 6/17, 米国核医学会(SNM)参加報告１, 山谷泰賀（放医研）[6]
2013/ 6/24, 米国核医学会(SNM)参加報告２, 稲玉直子（放医研）[7]
2013/ 7/ 1, ベルリン日独センター事業 Junior Experts Exchange Program 2013 参加報告, 川口拓之（放医研）[8]
2013/ 7/ 8, Fully 3D meeting 参加報告および US Davis 大 Qi ラボ訪問報告, 田島英朗（放医研）[9]
2013/ 9/30, ミュンヘン工科大研究滞在報告 1, 山谷泰賀・吉田英治（放医研）[10] 2013/11/11, ミュンヘン工科大研究滞在報告 2 および IEEE NSS-MIC 参加報告 1, 田島英朗・山谷泰賀（放医研）[11] 2013/11/21, 心不全における心臓分子イメージング, 樋口隆弘（University Hospital of Wurzburg 教授）[12] 2013/12/ 2, IEEE NSS-MIC 参加報告 2, 吉田英治・田島英朗・川口拓之（放医研）[13] 2013/12/ 9, IEEE NSS-MIC 参加報告 3, 錦戸文彦・新田宗孝（放医研）、菅幹生（千葉大准教授）[14] 2013/12/16, IEEE NSS-MIC 参加報告 4, 稲玉直子・平野祥之・中島靖紀（放医研）、品地哲弥（千葉大）
2.3 報告書出版(2)[1][2]

山谷泰賀 編, “平成 24 年度次世代ＰＥＴ研究報告書,” NIRS-R-66, ISBN 978-4-938987-82-4, 2013/3.
Taiga Yamaya 編集,“NIRS Workshop on PET Imaging Physics and Applications PIPA2013 Abstract Book,”
NIRS-M-261, 2013 年 11 月 4 日.

2.4 総説(5)
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]

田島英朗, 山谷泰賀,“エミッション CT の逐次近似型画像再構成のオーバービュー -実用的側面-,”MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY, Vol.31, No.1, pp. 15-20, 2013.
山谷泰賀, “トピックス 放医研の「OpenPET」開発／「OpenPET」が切り拓く新しいイメージング：
小型実証機開発,” PET Journal 2013, 第 21 号, pp. 7-9, 2013.
山谷泰賀, “がん診断・治療融合のための次世代 PET 装置およびシステムの研究,” 平成 24 年度第16 回贈呈式 資料集, pp. 11-12, 2013.
山谷泰賀, “次世代 PET 機器開発研究の最新動向,” 医学物理, 第 32 号, 第 3 号, pp. 155-161, 2013.
山谷泰賀, 伊藤浩, "研究室訪問 独立行政法人放射線医学総合研究所 分子イメージング研究センター," MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY, Vol. 31, No. 5, pp. 330-333, November 2013.

86

2.5 講義・講演(12)・シンポジウム等における招待講演(2)[1]
Taiga Yamaya, “PET Imaging Physics: from Basis to the State-of-the-art Technologies,” Introduction to
Analysis and Applications of Molecular Imaging, The 16th international conference on medical image
computing and computer assisted intervention (MICCAI), 2013 (2013/9/21 Nagoya University)][2]
Taiga Yamaya, “OpenPET: Imaging in Radiation Therapy,” The Road Map To Advanced Radiation Therapy,
Workshop dedicated to Anders Brahme – a true RT visionary, Karolinska Institutet, Stockholm (2013/9/9)
・講演(7)[1]
山谷泰賀, "OpenPET 開発プロジェクト小型試作機による重粒子線照射野イメージング," 群馬大学がんプロフェッショナル養成基盤推進プラン実践型粒子線治療人養成コース（インテンシブ）重粒子
線物理セミナー, 2013/1/25 (群馬大学重粒子線医学センター)[2]
Taiga Yamaya, "OpenPET towards in situ imaging in particle therapy," Seminar @ the
Ludwig-Maximilians-University in Munich, 2013/5/8.
[3]
Taiga Yamaya, “OpenPET towards in situ imaging in particle therapy,” seminor at HIT, Heidelberg(2013/8/12).
[4]
Taiga Yamaya, “Introduction of PET Physic Research at NIRS,” seminor at TUM, Munich (2013/8/26)[5]
Taiga Yamaya, “PET physics research at NIRS,” seminor at KUKA Roboter GmbH, Augsburg (2013/9/3)[6]
Taiga Yamaya, “PET physics research at NIRS,” seminor at Siemens, Erlangen (2013/9/11)[7]
Taiga Yamaya, “PET imaging physics and application to carbon ion therapy,” seminor at KIRAMS, Seoul(2013/11/14)
・講義(4)[1]
吉田英冶, “核医学物理学,” 第９回医学物理コース, 2013/7/11 (放医研)[2]山谷泰賀, “PET 計測の原理と最先端機器開発,” 放射線医学総合研究所第 7 回画像診断セミナー,
2013/2/4 (放医研).
[3]
山谷泰賀, “医療に役立つ放射線：次世代の PET 装置を創る研究の紹介,” 東京工業大学講義「先端物理情報システム論」, 2013/6/5, すずかけ台.
[4]山谷泰賀, 東工大非常勤講師, 医歯工学特別コース「核医学物理」 2013/10/21-25.
2.6 著書(1)[1]

井上登美 (翻訳), 山谷泰賀(翻訳), “核医学の基本パワーテキスト-基礎物理から最新撮影技術まで,”
メディカルサイエンスインターナショナル, 2013/4/10 出版, 228 ページ.

2.7 プレス・広報物掲載(6)[1]
山谷泰賀, “体の中の様子を画像にする世界で最も細かい目（放射線検出器）,” 科学技術の「美」
パネル展 出展, 2013/4.
[2]“第 16 回 (平成 24 年度) 丸文研究奨励賞を受賞”, 放医研分子イメージング研究センターweb ニュース, 2013/3 <http://www.nirs.go.jp/research/division/mic/newsrelease/130306/index.html>[3]
山谷泰賀, "拓く研究人 PET でがん治療最適化," 日刊工業新聞, 21 面, 2013 年 6 月 5 日.
[4]山谷泰賀, “第 60 回米国核医学会( SNMMI)2013 Annual Meeting にてポスター賞 第 1 位を獲得,” 放医研分子イメージング研究センターweb ニュース, 2013/6/13< http://www.nirs.go.jp/research/division/mic/newsrelease/130608/index.html>[5]“みずほ情報総研、PET 画像再構成手法の開発に向けて、放射線医学総合研究所と共同研究を開始,”
みずほ情報総研プレスリリース, 2013/9/30.
[6]“Researchers from National Institute of Radiological Sciences Detail Findings in Radiology,” Rankings of
Hispanic Companies- HispanicBusiness.com 掲載, 2013/10/3.
・出展など(0)872.8 その他報告書(2)[1]
山谷泰賀, 吉田英治, 錦戸文彦, 田島英朗, 平野祥之, 稲玉直子, 辻厚至, 脇坂秀克, 稲庭拓, 佐藤眞二, 中島靖紀,“重粒子線照射野イメージングのための OpenPET 装置開発に関する研究(11H285),”平成 24 年度放射線医学総合研究所重粒子線がん治療装置等共同利用研究報告書, pp. 254-255, 2013/8.
[2]
中島靖紀, 宮武裕和, 河野俊之, 佐藤眞二, 稲庭拓, 吉田英治, 山谷泰賀, “核破砕反応により生成される陽電子崩壊核を利用した照射野確認システムに関する研究(10H177),” 平成 24 年度放射線医学
総合研究所重粒子線がん治療装置等共同利用研究報告書, pp. 210-211, 2013/8.
2.9 見学対応(19)
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]
[10]
[11]
[12]
[13]
[14]
[15]
[16]
[17]
[18]
[19]

2013/2/4 文部科学大臣政務官丹羽秀樹氏ほか 3 名
2013/2/26University of Texas, MD Anderson Cancer Center David J. Yang 氏ほか 2 名
2013/2/27 東京大学大学院工学系研究科原子力国際専攻 Apichaya Claimon 氏ほか 1 名
2013/4/1Colorado State University Dean Hendrickso 氏・University of Colorad Denver Richard Krugman
氏・University of Colorad Health Kevin Unger 氏ほか 7 名
2013/4/2 獨協医科大学長 稲葉憲之氏ほか 10 名
2013/4/15 GE Healthcare Charles W. Stearns 氏ら 2 名
2013/5/20 原子力規制庁原子力地域安全総括官 黒木慶英氏ほか 2 名
2013/5/28 文部科学省研究振興局 山口氏
2013/5/29 原子力規制委員会 原子力規制庁放射線対策・保障措置課企画官 石川直子氏ほか 2 名
2013/6/4 放射線医学総合研究所作業部会ご一行 14 名
2013/6/26 カナダ Robarts Research Institute Dr. Ravi S. Menon
2013/7/5 文部科学省大臣官房付 阿蘇隆之氏・文部科学省研究振興局研究振興戦略官付専門官 宮地俊一氏
2013/7/8 文部科学省研究振興局ライフサイエンス課先端医科学研究企画官 林昇甫氏
2013/7/19 文部科学省科学技術学術政策局科学技術学術総括官 磯谷桂介氏・文部科学省科学技術学術
政策局政策課行政調査員 立木実氏
2013/9/18 文部科学省研究振興局ライフサイエンス課生命科学専門官 成田博氏ほか 3 名
2013/10/24 Siemens Helthcare Robert Krieg 氏ほか 3 名
2013/11/3 Delft 工科大学 Dennis Schaart 氏ほか 5 名
2013/11/6 日本学術振興会放射線科学とその応用第 186 委員会 25 名
2013/11/18 University of Washington 蓑島聡氏・Seoul National University Dong Soo Lee 氏・横浜市大井上登美夫氏

3. 外部評価（表彰）(6)[1]
山谷泰賀, “がん診断・治療融合のための次世代 PET 装置およびシステムの研究,” 丸文研究奨励賞,
2013/3/6 (一般財団法人丸文財団).
[2]
稲玉直子, 錦戸文彦, 村山秀雄, 山谷泰賀, “DOI-PET 検出器クリスタルキューブの開発：レーザー
加工により分割した板状シンチレータの使用の検討,” 第 60 回応用物理学会春季学術講演会 Poster
Award 受賞, 2013/4/1. http://www.nirs.go.jp/research/division/mic/newsrelease/130330/index.html[3]
吉田英治, “体軸視野サイズ可変型の新しい PET 装置の提案,” 第 105 回日本医学物理学会学術大会
大会長賞 受賞, 2013/4/14 http://www.nirs.go.jp/research/division/mic/newsrelease/130418/index.html[4]
Taiga Yamaya, “Development of a small prototype of a novel transformable single-ring OpenPET,” FIRSTPLACE POSTER - Instrumentation & Data A nalysis Track, 60th Annual Meeting of the SNMMI Advancing
Molecular Imaging and Therapy, Vanvouver, BC, Canada, 2013/6/10.
[5]
山谷泰賀,職員表彰, 2013/7/1 (放射線医学総合研究所)[6]
田島英朗, "ブリッジ検出器による Dual-Ring OpenPET の画質改善効果の検討," 第 32 回日本医用画像工学会大会 奨励賞受賞 2013/8 http://www.nirs.go.jp/research/division/mic/newsrelease/131114/index.html

88平成 25 年度次世代 PET 研究報告書
平成 26 年 3 月 31 日刊行
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