多元的放射線治療データに基づく患者統計的変動を考慮した放射線治療予後予測法の開発

• Project/Area Number: 18J00599
• Research Category: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 国内
• Research Field: Medical Physics and Radiological Technology
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 仲本 宗泰 東京大学, 医学系研究科, 特別研究員(PD)
• Project Period (FY): 2018-04-25 – 2021-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2018: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: 医学物理学 / 多元的医用画像データベース / MPSFモデル / 予後予測 / 特徴量マップ / TCIA / MR画像 / 機械学習 / 神経膠腫 / 画像特徴量 / スパースモデリング

Outline of Annual Research Achievements

本年度は，放射線治療計画を目的として取得されるcomputed tomography (CT) 画像および治療期間中に位置合わせを目的として取得されるcone-beam CT (CBCT) 画像を収集し，放射線治療における患者統計的変動を含んだ多元的医用画像データベースへの構築を行なった．また画像データベースに加えて治療計画データである肉眼的腫瘍体積 (gross tumor volume: GTV) 輪郭情報および全生存期間(overall survive: OS)や無病生存期間 (disease-free survival: DFS) などの予後に関するデータの収集を行なった．そして多元的医用画像データベース内の症例毎のCBCT画像シリーズから治療計画CT画像およびGTV輪郭情報を用いて腫瘍内の統計的変動を含んだ画像特徴量を抽出した．さらに，腫瘍内の局所領域毎に画像特徴量を計算し腫瘍内の特徴量分布を直感的に把握できる特徴量マップ作成法の開発を行なった．
今後，CBCT画像から抽出した患者変動を含んだ画像特徴量と予後データに基づいて多元的潜在構造・因子 (multi-disciplinary potential structure and factor: MPSF) モデルを構築し治療期間中の患者統計変動を考慮した予後予測法について検討する．また特徴量マップで腫瘍内において相対的に特徴量の値が高い (もしくは低い) 領域のみで特徴量を抽出し，最終的に予後予測精度の向上へ繋がるか検討を行なう必要がある．そして，得られた研究成果を原著論文としてまとめ，海外の学術雑誌に投稿する予定である．

Research Progress Status

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

Research Products

• [Journal Article] Improvement in Image Quality of CBCT during Treatment by Cycle Generative Adversarial Network (2020)
  • Author(s): 今江 禄一, 鍛冶 静雄, 木田 智士, 松田 佳奈子, 竹中 重治, 青木 淳, 仲本 宗泰, 尾崎 翔, 名和 要武, 山下 英臣, 中川 恵一, 阿部 修．
  • Journal Title: Japanese Journal of Radiological Technology Volume: 76 Issue: 11 Pages: 1173-1184
  • DOI: 10.6009/jjrt.2020_JSRT_76.11.1173
  • NAID: 130007941322
  • ISSN: 0369-4305, 1881-4883
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Visual enhancement of Cone‐beam CT by use of CycleGAN (2020)
  • Author(s): Kida S, Kaji S, Nawa K, Imae T, Nakamoto T, Ozaki S, Ohta T, Nozawa Y, Nakagawa K.
  • Journal Title: Medical Physics Volume: 47(3) Issue: 3 Pages: 998-1010
  • DOI: 10.1002/mp.13963
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Fast Statistical Iterative Reconstruction for Mega-voltage Computed Tomography (2020)
  • Author(s): S. Ozaki, A. Haga, E. Chao, C. Maurer, K. Nawa, T. Ohta, T. Nakamoto, Y. Nozawa, T. Magome, M. Nakano, K. Nakagawa
  • Journal Title: The Journal of Medical Investigation Volume: 67 Issue: 1.2 Pages: 30-39
  • DOI: 10.2152/jmi.67.30
  • NAID: 130007839921
  • ISSN: 1343-1420, 1349-6867
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Prediction of malignant glioma grades using contrast-enhanced T1-weighted and T2-weighted magnetic resonance images based on a radiomic analysis (2019)
  • Author(s): Nakamoto Takahiro、Takahashi Wataru、Haga Akihiro、Takahashi Satoshi、Kiryu Shigeru、Nawa Kanabu、Ohta Takeshi、Ozaki Sho、Nozawa Yuki、Tanaka Shota、Mukasa Akitake、Nakagawa Keiichi
  • Journal Title: Scientific Reports Volume: 9 Issue: 1 Pages: 19411-19423
  • DOI: 10.1038/s41598-019-55922-0
  • NAID: 120006875662
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Radiomics analysis for glioma malignancy evaluation using diffusion kurtosis and tensor imaging (2019)
  • Author(s): Takahashi S, Takahashi W, Tanaka S, Haga A, Nakamoto T, Suzuki Y, Mukasa A, Takayanagi S, Kitagawa Y, Hana T, Nejo T, Nomura M, Nakagawa K, Saito N
  • Journal Title: International Journal of Radiation Oncology Biology Physics Volume: 105 Issue: 4 Pages: 784-791
  • DOI: 10.1016/j.ijrobp.2019.07.011
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] An Introduction to Radiomics: Toward a New Era of Precision Medicine (2018)
  • Author(s): 仲本 宗泰, 芳賀 昭弘, 高橋 渉
  • Journal Title: Japanese Journal of Medical Physics (Igakubutsuri) Volume: 38 Issue: 3 Pages: 129-134
  • DOI: 10.11323/jjmp.38.3_129
  • NAID: 130007550535
  • ISSN: 1345-5354, 2186-9634
  • Year and Date: 2018-12-25
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Cone Beam Computed Tomography Image Quality Improvement Using a Deep Convolutional Neural Network (2018)
  • Author(s): Kida Satoshi、Nakamoto Takahiro、Nakano Masahiro、Nawa Kanabu、Haga Akihiro、Kotoku Jun'ichi、Yamashita Hideomi、Nakagawa Keiichi
  • Journal Title: Cureus Volume: - Pages: 1-15
  • DOI: 10.7759/cureus.2548
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Volumetric and dosimetric comparison of organs at risk between the prone and supine positions in postoperative radiotherapy for prostate cancer (2018)
  • Author(s): Sawayanagi S, Yamashita H, Ogita M, Kiritoshi T, Nakamoto T, Abe O, Nakagawa K
  • Journal Title: Radiation Oncology Volume: 13 Issue: 1
  • DOI: 10.1186/s13014-018-1023-0
  • Peer Reviewed
• [Presentation] Imaging biomarker analysis for grading malignant gliomas based on a few conventional magnetic resonance imaging sequences (2020)
  • Author(s): Nakamoto T, Takahashi W, Haga A, Takahashi S, Kiryu S, Nawa K, Ohta T, Ozaki S, Nozawa Y, Tanaka S, Mukasa A, Nakagawa K
  • Organizer: 2020 Joint AAPM COMP Meeting
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Radiomic-based prediction of malignant glioma grades using preoperative contrast-enhanced T1WIs and T2WIs (2020)
  • Author(s): Nakamoto T, Takahashi W, Haga A, Takahashi S, Kiryu S, Nawa K, Ohta T, Ozaki S, Nozawa Y, Nakagawa K
  • Organizer: 第119回日本医学物理学会学術大会
• [Presentation] Prediction of uterus volume shrinkage for cervical cancer patients during radiotherapy using machine-learning approach with treatment planning-CT radiomic features (2020)
  • Author(s): Nakano M, Nakamoto T, Kumai Y, Koizumi Y, Sumi M, Nawa K, Imae T, Yoshioka Y, Oguchi M
  • Organizer: 2020 Joint AAPM COMP Meeting
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 左乳癌乳房全切除術後照射における3D-CRTとVMATの比較および呼吸性移動の検討 (2020)
  • Author(s): 野沢勇樹, 扇田真美, 名和要武, 太田岳史, 尾崎翔, 仲本宗泰, 山下英臣, 中川恵一
  • Organizer: 第33回日本放射線腫瘍学会学術大会
• [Presentation] Prediction of EGFR mutation status in lung adenocarcinomas through brain metastases using an MRI-based radiomics (2019)
  • Author(s): Nakamoto T, Takahashi W, Amano Y, Nawa K, Ohta T, Ozaki S, Nozawa Y, Yamashita H, Nakagawa K
  • Organizer: 19th Asia-Oceania Congress of Medical Physics
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Trial of dose distribution QA using smartphone and tablet camera with scintillator (2019)
  • Author(s): Ohta T, Nawa K, Ozaki S, Nozawa Y, Nakamoto T, Nakagawa K
  • Organizer: 19th Asia-Oceania Congress of Medical Physics
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Visualization of judgment basis of CNN to grading glioma (2019)
  • Author(s): Takahashi S, Tanaka S, Takahashi M, Yamazawa E, Hana T, Kitagawa Y, Takayanagi S, Takahashi W, Nakamoto T, Haga S, Hamamoto R, Saito N
  • Organizer: 24th Annual meeting of Society for NeuroOncology
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] A novel radiomics model differentiating chordoma and chondrosarcoma (2019)
  • Author(s): Yamazawa E, Takahashi S, Tanaka S, Takahashi W, Nakamoto T, Takayanagi S, Kitagawa Y, Hana T, Koike T, Kushihara Y, Shin Masahiro, Saito N
  • Organizer: 24th Annual meeting of Society for NeuroOncology
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Pseudo-CBCT image prediction of head and neck cancer patient using principal component vector fields of early treatment fractions (2019)
  • Author(s): Nakano M, Imae T, Nakamoto T, Nawa K, Haga A, Takahashi W, Nakagawa K, Hashimoto M, Yoshioka Y, Oguchi M
  • Organizer: 第117回医学物理学会学術大会
• [Presentation] 左乳癌乳房全切除術後照射におけるVMATと3D-CRTの治療計画の比較 (2019)
  • Author(s): 野沢勇樹, 扇田真美, 名和要武, 太田岳史, 尾崎翔, 仲本宗泰, 山下英臣, 中川恵一
  • Organizer: 第32回日本放射線腫瘍学会学術大会
• [Presentation] Radiomics-based prediction of malignant glioma grades using T2-weighted magnetic resonance images (2018)
  • Author(s): Nakamoto T, Takahashi W, Haga A, Takahashi S, Nawa K, Ohta T, Ozaki S, Tanaka S, Mukasa A, Nakagawa K
  • Organizer: The American Association of Physicists in Medicine 60th Annual Meeting
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Radiomics analysis for detection of IDH mutation of glioma using diffusion tensor and kurtosis images (2018)
  • Author(s): Takahashi S, Takahashi W, Tanaka S, Haga A, Nakamoto T, Mukasa A, Takayanagi S, Suzuki Y, Koike T, Kitagawa Y, Hana T, Nejo T, Nomura M, Saito N
  • Organizer: Society for Neuro-Oncology 2018 Annual Meeting
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] A feasibility study for classifying malignant glioma grades based on a radiomics analysis (2018)
  • Author(s): Nakamoto T, Takahashi W, Haga A, Takahashi S, Nawa K, Ohta T, Ozaki S, Nozawa Y, Tanaka S, Mukasa A, Nakagawa K
  • Organizer: 日本放射線腫瘍学会第31回学術大会
• [Presentation] MRI画像に基づくラディオミクスによる神経膠腫1p/19q共欠失の非侵襲的解析 (2018)
  • Author(s): 高橋渉, 仲本宗泰, 芳賀昭弘, 高橋慧, 田中将太, 山下英臣, 中川恵一
  • Organizer: 日本放射線腫瘍学会第31回学術大会
• [Presentation] 拡散画像のRadiomics解析と機械学習モデルによるIDH-1遺伝子変異の同定 (2018)
  • Author(s): 高橋慧, 高橋渉, 田中将太, 芳賀昭弘, 武笠晃丈, 仲本宗泰, 鈴木雄一, 小池司, 北川陽介, 花大洵, 根城尭英, 野村昌志, 高柳俊作, 斎藤延人
  • Organizer: 第19回日本分子脳神経外科学会
• [Presentation] 拡散画像を使ったconvolutional neural networkによる神経膠腫の悪性度診断 (2018)
  • Author(s): 高橋慧, 田中将太, 高橋渉, 仲本宗泰, 鈴木雄一, 北川陽介, 花大洵, 根城尭英, 野村昌志, 高柳俊作, 斎藤延人
  • Organizer: 日本脳神経外科学会第77回学術総会
• [Presentation] CBCT image quality improvement using a deep convolutional neural network (2018)
  • Author(s): Kida S, Nakamoto T, Nakano M, Nawa K, Haga A, Kotoku J, Yamashita H, Nakagawa K
  • Organizer: 第115回医学物理学会学術大会
• [Remarks] 東京大学医学部附属病院 放射線科 放射線治療部門
  • URL: http://u-tokyo-rad.jp/index.html