敵対的生成ネットワーク（GAN）による癌撲滅のための生体内温度計測の新展開

Research Project

Project/Area Number	22K14199
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 19020:Thermal engineering-related
Research Institution	Hachinohe National College of Technology
Principal Investigator	井関祐也八戸工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (00780222)
Project Period (FY)	2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000) Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	ハイパーサーミア / 生体伝導 / 温度計測 / ディープラーニング / 生体伝熱
Outline of Research at the Start	本研究では，申請者の研究してきた生体内温度計測手法を飛躍的に発展させ，全く新たな温度計測手法の創生を行う．具体的には，ディープラーニングの一手法である敵対的生成ネットワーク（GAN：Generative Adversarial Networks）を応用し，超音波画像に潜在的に含まれる温度情報を2次元の温度分布に展開する新規手法の確立を行う．さらに，本システムの汎用性を議論するため，臨床応用されている様々な加温装置を用いた温熱治療実験を通し，本システムの有用性を示す．
Outline of Annual Research Achievements	ハイパーサーミアは癌が熱に弱く４２±０．５℃で一定時間加温されると死滅する臨床事実に基づいている。効果的なハイパーサーミアの実施のためには、生体内の温度分布を計測しながらの治療が求められるが、画期的手法が構築されていない。このような背景から、本研究課題ではディープラーニングの一種である敵対的生成ネットワーク（GAN：Generative Adversarial Networks）を応用し、超音波画像から生体内温度分布を非侵襲に計測するシステムを創出することを目指す。具体的には、臨床応用されている様々な加温装置を用いた温熱治療実験を通し、本システムの有用性を示す。つまり、（１）各加温装置の温度分布特性をPennesの生体伝熱方程式に基づき数値モデル化する。（２）敵対的生成ネットワークによって各加温装置の温度分布を計測し評価を行う。（３）生体熱輸送を模擬したファントムによる温度計測実験を実施し臨床応用への道筋を示す。初年度にあたる令和４年度までに試作実験装置の温度分布評価とGANの実装が完了している。２年目にあたる令和５年度には、さらなる温度計測精度向上に向けて試作実験装置の見直しや改良を行った。また、昨年度までは１次元伝熱モデルを用いて検討を行ってきたが、新たに２次元温度分布解析とＧＡＮとの連携を開始した。さらに、第２種境界条件を設定した場合の加温装置の試作を行い、基礎的な加温実験を開始した。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 令和5年度実施計画を順調に遂行できたため。また、2次元温度分布解析のソースコードの開発が完了し、GANとの連携が開始できたため。さらに第2種境界条件を設定した場合の加温実験を開始出来たため。
Strategy for Future Research Activity	今後も引き続き加温実験を実施し、GANによる温度計測精度評価実験を行っていく。また、2次元温度分布解析とGANとの連携について検討を進めることを予定している。さらに、第2種境界条件を設定した場合の実験を行い、GANによる温度計測結果との比較を行う。これらの検討から臨床応用への道筋を示すことを目指す。