Event-mixing を用いた放射線治療線量分布予測の不変的評価法の開発

• Project/Area Number: 21K07565
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: 齋藤 明登 広島大学, 病院(医), 助教 (20528062)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: 放射線治療 / 線量分布 / ガンマパス率 / event-mixing / Event-mixing / 品質保証 / 品質管理

Outline of Research at the Start

強度変調放射線治療 (IMRT) の事前検証は、これまで線量分布測定が唯一の手段であったが、近年の人工知能技術の発展により検証結果の予測が可能になってきたが、異なる施設間での予測精度の絶対評価は確立されていない。本研究では素粒子原子核物理実験で用いられる event-mixing の考え方を導入し、達成し得る予測精度の下限値と上限値をシステム毎に与える理論的枠組を構築し、予測精度の絶対評価を行う。

Outline of Annual Research Achievements

本研究では放射線治療の線量分布の治療計画（線量分布シミュレーション）で計算した線量分布と実際に測定した線量分布の一致度（ガンマパス率）の絶対評価 の開発を目的としている。素粒子原子核実験で因果関係のない物理量のペアの生成に用いられるｅｖｅｎｔ－ｍｉｘｉｎｇの考え方をガンマパス率に当てはめる ことにより、ガンマパス率予測の下限値と上限値を見積もり、その範囲内でガンマパス率予測精度の評価を行う。
今年度は、昨年度収集したガンマパス率のペア（実測値と予測値）の症例数を２００まで増加し、またｔｏｌｅｒａｎｃｅを３種類（３％／３ｍｍ、３％／２ｍｍ、２％／２ｍｍ) から９種類（３％／３ｍｍ、３％／２ｍｍ、３％／１ｍｍ、２％／３ｍｍ、２％／２ｍｍ、２％／１ｍｍ、１％／３ｍｍ、１％／２ｍｍ、１％／１ｍｍ）に増やし、相関係数の上限値を与えるｏｒｉｇｉｎａｌ　ｅｖｅｎｔｓと、ｅｖｅｎｔ－ｍｉｘｉｎｇを用いて作成した相関係数の下限値を与えるｍｉｘｅｄ　ｅｖｅｎｔｓを組み合わせて、予測精度の評価スコアを定量的に与えるソフトウェアを作成した。評価対象とするガンマパス率予測モデルについては、深層学習を用いたガンマパス率予測手法導入し、実際のガンマパス率予測で実績のある手法を評価対象として本研究の開発に活用している。ここで生成される上限値と下限値はそれぞれ統計的ゆらぎを有するため、これらの影響を定量的に組み込んだ評価スコアを開発した。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

本研究の研究計画では、1年目にデータ収集・ソフトウェア作成、2年目に予測手法の確立と統計的評価、3年目に複数の予測手法を用いた単一のデータの評価を行う予定となっている。2年目である今年度は予測手法の確立と統計的評価法の開発を完了した。現在までの進捗状況としては、おおむね研究計画の通りに進展していると考えられる。

Strategy for Future Research Activity

今後は3年目の開発を研究計画の通りに推進する予定である。3年目は、複数の予測手法を用いて単一データを評価し、3年分の成果を 纏めて論文発表を行う予定である。

Research Products

• [Journal Article] Physical and biological dosimetric margin according to prescription method for stereotactic body radiation therapy (2023)
  • Author(s): Daisuke Kawahara, Akito Saito, Yasushi Nagata
  • Journal Title: Journal of Radiation Research Volume: 64 Issue: 2 Pages: 328-334
  • DOI: 10.1093/jrr/rrac097
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] A synthesized gamma distribution-based patient-specific VMAT QA using a generative adversarial network (2023)
  • Author(s): Takaaki Matsuura, Daisuke Kawahara, Akito Saito, Kiyoshi Yamada, Shuichi Ozawa, Yasushi Nagata
  • Journal Title: Medical Physics Volume: 50 Issue: 4 Pages: 2488-2498
  • DOI: 10.1002/mp.16210
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Influence of different air CT numbers for IVDT on the dose distribution in TomoTherapy MVCT (2022)
  • Author(s): Shogo Tsunemine, Shuichi Ozawa, Minoru Nakao, Hideharu Miura, Akito Saito, Daisuke Kawahara, Yasuhiko Onishi, Takashi Onishi, Taiki Hashiguchi, Yoshihisa Matsumoto, Tsutomu Maruta, Yuji Murakami, Yasushi Nagata
  • Journal Title: Journal of Applied Clinical Medical Physics Volume: 24 Issue: 2
  • DOI: 10.1002/acm2.13835
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Predictive gamma passing rate of 3D detector array-based volumetric modulated arc therapy quality assurance for prostate cancer via deep learning (2022)
  • Author(s): Takaaki Matsuura, Daisuke Kawahara, Akito Saito, Hideharu Miura, Kiyoshi Yamada, Shuichi Ozawa, Yasushi Nagata
  • Journal Title: Physical and Engineering Sciences in Medicine Volume: 45 Issue: 4 Pages: 1073-1081
  • DOI: 10.1007/s13246-022-01172-w
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Image synthesis of effective atomic number images using a deep convolutional neural network-based generative adversarial network (2022)
  • Author(s): Daisuke Kawahara, Shuichi Ozawa, Akito Saito, Yasushi Nagata
  • Journal Title: Reports of Practical Oncology & Radiotherapy Volume: 27 Issue: 5 Pages: 848-855
  • DOI: 10.5603/rpor.a2022.0093
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Improved biological dosimetric margin model for different PTV margins with stereotactic body radiation therapy in homogeneous and nonhomogeneous tumor regions (2022)
  • Author(s): Daisuke Kawahara, Akito Saito, Yasushi Nagata
  • Journal Title: Reports of Practical Oncology & Radiotherapy Volume: 27 Issue: 5 Pages: 768-777
  • DOI: 10.5603/rpor.a2022.0086
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] DNA strand breaks based on Monte Carlo simulation in and around the Lipiodol with flattening filter and flattening filter-free photon beams (2022)
  • Author(s): Daisuke Kawahara, Akito Saito, Hisashi Nakano, Yasushi Nagata
  • Journal Title: Reports of Practical Oncology & Radiotherapy Volume: 27 Pages: 392-400
  • DOI: 10.5603/rpor.a2022.0067
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Stepwise deep neural network (stepwise-net) for head and neck auto-segmentation on CT images (2022)
  • Author(s): Kawahara Daisuke、Tsuneda Masato、Ozawa Shuichi、Okamoto Hiroyuki、Nakamura Mitsuhiro、Nishio Teiji、Saito Akito、Nagata Yasushi
  • Journal Title: Computers in Biology and Medicine Volume: 143 Pages: 105295-105295
  • DOI: 10.1016/j.compbiomed.2022.105295
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Baseline drift vector of multiple points on body surface using a near-infrared camera (2022)
  • Author(s): Ohashi Atsuyuki、Nishio Teiji、Saito Akito、Hashimoto Daiki、Maekawa Hidemasa、Murakami Yuji、Ozawa Shuichi、Suitani Makiko、Tsuneda Masato、Watanabe Hiroshi、Ikenaga Koji、Nagata Yasushi
  • Journal Title: Physical and Engineering Sciences in Medicine Volume: 45 Issue: 1 Pages: 143-155
  • DOI: 10.1007/s13246-021-01097-w
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Extended Migdal-Watson formula to evaluatebackground strength in binary breakup reactions (2021)
  • Author(s): R. Nakamoto, M. Ito, A. Saito and S. Shimoura
  • Journal Title: Physical Review C Volume: 104 Issue: 3 Pages: 034602-034602
  • DOI: 10.1103/physrevc.104.034602
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Predicting the Local Response of Esophageal Squamous Cell Carcinoma to Neoadjuvant Chemoradiotherapy by Radiomics with a Machine Learning Method Using 18F-FDG PET Images (2021)
  • Author(s): Murakami Yuji、Kawahara Daisuke、Tani Shigeyuki、Kubo Katsumaro、Katsuta Tsuyoshi、Imano Nobuki、Takeuchi Yuki、Nishibuchi Ikuno、Saito Akito、Nagata Yasushi
  • Journal Title: Diagnostics Volume: 11 Issue: 6 Pages: 1049-1049
  • DOI: 10.3390/diagnostics11061049
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Presentation] Transition from nucleus to medicine (2023)
  • Author(s): Akito Saito
  • Organizer: International Symposium on Nuclear Spectroscopy for Exteme Quantum Systems (NUSPEQ2023)
  • Int'l Joint Research / Invited