| Project/Area Number |
19K17161
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Iwate Medical University |
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Principal Investigator |
Ieko Yoshiro 岩手医科大学, 医学部, 助教 (60825793)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | Radiomics / DIR / 放射線治療 / 変形画像レジストレーション / 非剛体位置合わせ / 機械学習 |
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| Outline of Research at the Start |
放射線治療における照射期間中の腫瘍縮小や患者の体形変化等に対応し正確な線量評価を行うために、高精度な画像レジストレーション技術が必要となっている。しかしながら、従来のアルゴリズムは不確かさによる再現性の問題や画像の過変形などの課題が存在する。そこで本研究では、画像の濃淡だけではなく、近傍部位との濃度差、画像パターン等により抽出した膨大な高次元画像特徴量を定量解析可能なRadiomics解析を応用することを考えた。真に精度向上に寄与する画像特徴量をRadiomics解析により抽出し、アルゴリズムに組み込むことによって、高精度な画像レジストレーションアルゴリズムの開発を試みる。
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we aimed to develop an algorithm that uses radiomics, which exploits the high-dimensional feature space of medical images, to further improve DIR accuracy.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究で開発したradiomics解析を組み込んだ非剛体画像レジストレーション（deformable image registration: DIR）アルゴリズムは、より精度の高いDIRアルゴリズムとして期待される。より精度の高いDIRアルゴリズムによって、近年高精度化が進んでいる放射線治療の質を向上することにも貢献できると考えられる。画像を直接変形するこれまでのDIR研究とは発想が異なり、この分野の発展にも寄与できると考えられ、研究成果においては、国際学会での受賞や国内外での特許出願まで至り、高い評価を受けている。
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