| Project/Area Number |
22K07667
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
椎木 健裕 山口大学, 医学部附属病院, 講師 (30610456)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤井 文武 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (30274179)
藤本 昂也 山口大学, 医学部附属病院, 助教 (20867816)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | 動態X線撮影画像 / 機械学習 / オプティカルフロー / 肺機能 / 有限要素法 / 四次元CT / 非剛体位置合わせ / バイオメカニカルモデル / 慢性閉塞性肺疾患 / バイオメカニクス / ロボティクス / 肺腫瘍回転運動 |
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| Outline of Research at the Start |
呼吸性移動を伴う腫瘍に対して動体追跡放射線治療技術を開発し，臨床応用してきた．しかし,本治療は，正常臓器の生理機能を考慮しておらず，副作用への対応ができていない．また，呼吸による腫瘍の回転運動が，治療精度を低減させるという問題がある．本研究では，正常臓器の機能と腫瘍の回転運動に対応した次世代の動体追跡放射線治療の実現のため，バイオメカニカルモデルを用いた肺機能推定イメージング技術とロボット技術を用いた肺腫瘍回転補償寝台システムの開発を行う．
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| Outline of Annual Research Achievements |
呼吸性移動を伴う肺腫瘍に対して，動体追跡放射線治療の研究開発を行ってきた．本治療のさらなる高度化に向けて，正常臓器である肺の機能の可視化が重要となる．そこで，我々は，肺腫瘍の呼吸性移動量を確認する動態X線撮影画像を用いて，肺機能を推定するアルゴリズムを開発した．
はじめに，時系列で得られる胸部X線画像の肺面積を深層学習を用いて算出した．次に肺野面積より肺野変化率を算出し，動態X線撮影画像から最大吸気/最大呼気，肺野変化率が最大となる時相の画像を抽出した．また，動態X線撮影中の肺野の動きをオプティカルフローと呼ばれる画像処理を用いて算出した．各々の時相のX線画像と肺野の動きの画像の肺野領域から，画像特徴量を算出し，それらを用いて，日常臨床の呼吸機能検査で用いられるスパイロメトリーの１秒量や肺活量などの検査値を予測する予測モデルを構築した．
様々な時相の動態X線画像と肺の動きによる特徴量を使用することで，高精度に肺機能を予測するモデルを構築することができた．
開発したアルゴリズムは，医用画像から日常臨床の呼吸機能検査の１秒量（FEV1）や肺活量（FVC）などの検査値を予測することを可能とした．また，肺機能のFEV1/FVCによる肺疾患の分類も可能とした．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
肺腫瘍の呼吸性移動量を確認する動態X線撮影画像を用いて，日常臨床の呼吸機能検査で用いられるスパイロメトリーの１秒量（FEV1）や肺活量（FVC）などの肺機能を推定するアルゴリズムを開発した．さらに，肺機能のFEV1/FVCによる肺疾患の分類も可能とした．しかし，呼吸性移動により生じる回転運動を保証するロボット機構の基盤を構築することができなかった．
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| Strategy for Future Research Activity |
動態X線画像から肺機能を予測するアルゴリズムを構築した．開発アルゴリズムをベースに，動体追跡放射線治療装置の透視画像へ応用することを予定している．また，引き続き，呼吸性移動により生じる回転運動を保証するロボット機構の基盤を構築し，さらにロボット機構の検証方法を開発して行く予定である．
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