深層学習で画質改善したCBCT画像を用いた積算投与線量分布構築システムの開発

Research Project

Project/Area Number	21K07639
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	The University of Tokyo
Principal Investigator	竹中重治東京大学, 医学部附属病院, 診療放射線技師 (10623564)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	山下英臣東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (70447407) 今江禄一東京大学, 医学部附属病院, 副診療放射線技師長 (80420222)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000) Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	深層学習 / 画質改善 / 放射線治療 / CBCT画像 / 積算線量分布 / DIR
Outline of Research at the Start	近年、深層学習は医用画像の分野において応用されている．一方，放射線治療分野において、実際に患者に投与された線量分布を求めることは正確な治療効果や副作用の予測という観点で重要である．本研究では，治療時に撮像されたCBCT（cone beam computed tomography）画像を深層学習によって画質改善し、患者に投与された積算線量分布を構築するシステムを開発する．研究期間内には，①深層学習によるCBCT画像の画質改善・評価，②画質改善したCBCT画像で線量計算，③各治療日の投与線量分布を加算し，積算投与線量分布を作成する．
Outline of Annual Research Achievements	放射線治療において，体幹部定位放射線治療(stereotactic body radiation therapy：SBRT)や強度変調放射線治療(intensity modulated radiotherapy：IMRT)は高精度な治療法であり，治療時の標的や正常組織の位置精度の担保が重要となった．治療時の位置合わせとして，放射線治療装置に付属されているCBCT(cone beam computed tomography)を利用する方法が主流となっている．一方，放射線治療において，実際に患者に投与された線量分布を求め，評価することは正確な治療効果や副作用の予測という観点で重要である．治療直前や治療中に撮像するCBCT画像は標的や正常組織の位置を反映してはいるものの，放射線治療の計画時に撮像されるCT画像と比べて画質が悪く，線量計算に用いることができない．本研究では，深層学習によって画質改善したCBCT画像を用いて，治療期間内に患者に投与された積算線量分布を構築するシステムを開発することを目的とする．研究期間内には，①撮像されたCBCT画像を深層学習を活用して画質改善し，生成された画像の定量評価や視覚評価を行う．深層学習の手法として敵対的生成ネットワーク(generative adversarial network：GAN)を採用する．②生成された画像に対して線量計算し投与線量分布を求める．③DIR(deformable image registration)を用いて各治療日の投与線量分布を治療計画用CT画像に合わせこみ，積算させる．④構築した線量分布から，標的や正常組織への投与線量を治療計画と比較し評価する．当該年度は研究代表者が育児休業を取得したため，令和5年4月1日から令和6年3月31日まで中断した。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason 研究代表者が育児休業を取得したため、該当期間の研究推進が難しくなり、当初の予定より遅れが生じている。
Strategy for Future Research Activity	今後は、治療期間内に患者に投与された積算投与線量分布の構築に向けて、以下の項目について研究を進めていく。①各治療日ごとに計算した投与線量分布をDIR(deformable image registration)を用いて治療計画用CT画像を基準として線量分布を変形し、加算する。②DIRによる変形の誤差が含まれるため、Dice係数等を指標とした精度評価を行う。誤差が大きいようであれば他のDIR用ツールと比較し、原因の追求と解決をしていく。