情報学部の医用画像情報学研究室(木村 裕一 教授)に所属している博士後期課程1年生の本田実沙さんの研究が論文になりました。また、この研究内容で、日本医用画像工学会第3回JAMIT若手医用画像工学シンポジウムの奨励賞を受賞しました。
論文の書誌情報は以下の通りです。
Misa Honda, Takahiro Yamada, Shogo Watanabe, Aya Watanabe, Takashi Nagaoka, Mitsutaka Nemoto, Katsuhiro Mikami, Kohei Hanaoka, Hayato Kaida, Hisashi Handa, Kazunari Ishii, and Yuichi Kimura. ``Synthesis of Amyloid Images Using a Generative Adversarial Network from 2-Dimensional 18F-FDG Images and Evaluation for Clinical
Use'', J Nucl Med Technol, 2026, DOI: 10.2967/jnmt.125.270154.

本田さんの研究の目的は、認知症の中でも患者数が多く、治療法が確立しているアルツハイマー病に対する診断対象の拡大に繋がる手法の開発です。
癌の診断ではFDG PETという画像撮像手法を使用しますが、このPET画像から、アルツハイマー病の診断に使用するアミロイドPET画像を、生成系のAIを使って合成します。これによって撮影に掛かる費用を抑えられますので、臨床的に実現出来れば、アルツハイマー病の診断の適用範囲を広げることが期待できます。
図は、健常及びアルツハイマー病症例に対して、提案アルゴリズムを適用した結果です。左列のFDG画像を入力すると、右列の画像が合成されて出て参ります。中列がその被験者の方の実際のアミドイロPET画像ですが、これに類似した画像が出力されていること分かります。
合成画像を使った診断性能は85%となりましたので、更に改良することで臨床応用の可能性があることから、論文の掲載や受賞に繋がりました。

日本医用画像工学会第3回JAMIT若手医用画像工学シンポジウム HP：https://sites.google.com/view/samit2025/%E8%A1%A8%E5%BD%B0