2019 Fiscal Year Research-status Report
Real-time volumetric image generation based on CT deformation driven by simultaneous monitoring of internal landmarks and object surface
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18K19887
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
宮本 直樹 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (00552879)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高尾 聖心 北海道大学, 大学病院, 助教 (10614216)
富岡 智 北海道大学, 工学研究院, 教授 (40237110)
梅垣 菊男 北海道大学, 工学研究院, 特任教授 (40643193)
清水 伸一 北海道大学, 医学研究院, 教授 (50463724)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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| Keywords | ボリュームイメージング / リアルタイム / 体内ランドマーク / 変形レジストレーション / 医学物理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
提案手法では、生体内の代表点を表すランドマーク位置、および生体表面を同時に、リアルタイムで測定し、あらかじめ構築しておいた数理モデルに基づき、そのタイミングにおける生体内の変形量を推定する。得られた変形量を基準アトラスデータに適用することで、生体内の三次元データをリアルタイムで得ることが可能になる。本研究の推進により、生体内部情報をボリュームイメージデータとしてリアルタイムで得ることが可能となり、医療、生命科学研究において大きなインパクトをもたらすと期待できる。
2019年度は、初年度に開発したボリュームイメージング技術の変形モデリング、およびリアルタイムイメージング処理に改良を加え、高速化を図るとともに、3次元画像の合成精度を評価した。変形量のモデリングにおいては、領域毎に解像度を柔軟に変えるマルチグリッド方式による変形レジストレーション技術を考案し、生体内で生じる変形のモデリングに要する時間を高速化した。また、リアルタイムイメージング処理においては、GPUを利用し、かつ評価領域を限定することで、10回/秒程度の頻度でイメージングできることを確認した。精度検証においては、提案するボリュームイメージング技術の放射線治療における利用を想定し、実際の患者で得られた4次元CTデータを利用した。また、実患者のCTデータには動きによるアーチファクトが含まれており、また、比較すべき正解画像が得られないため、デジタルファントムを利用して4DCTを模擬したデータを作成し、これを併用して精度評価を実施した。精度評価の結果、放射線治療中の体内飛程評価に利用可能な精度でボリュームイメージを合成できることを明らかにした。これにより、呼吸等により体内で腫瘍位置や周辺臓器が変形する状況においても、より高精度な放射線治療を実現できると期待できる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
基本的に申請時の実施計画に沿った研究開発を進めており、ほぼ想定通りの結果が得られていることから、現在までの研究開発の達成度は、おおむね順調に進んでいると自己評価した。2019年度は、初年度に開発したボリュームイメージング技術の変形量モデリングにおいて、領域毎に解像度を柔軟に変えるマルチグリッド方式による変形レジストレーション技術を適用して高速化を図り、さらにGPUを併用することで、これまで30分程度要していたプロセスを数分程度まで短縮することに成功した。また、これまではボリュームデータのボクセル毎に変形をモデリングしていたところ、最適化に使用するデータに含まれる誤差の影響により、合成画像にも誤差の大きい領域が発生していた。そのため、大局的な変形をとらえたモデリング方法として、主成分分析によるモデリングを試行し、従来法と比較して合成精度の改善が見られた。リアルタイムイメージング処理においてもGPUを利用するなどして高速化を図った結果、ボリュームデータの合成に要する時間は70 msec程度であった。これは、放射線治療における体内飛程評価への利用を想定すると、十分な時間分解能である。また、提案手法の実行可能性評価として、実際の患者CT画像に加えて、デジタルファントムを利用して作成したCTデータによる合成画像の精度評価をおこなった。正解となる参照CT画像と合成CT画像の差分値の標準偏差は100 HU以下となり、一般的な変形レジストレーションと同等の精度であることを確認した。今後、各ボクセルの独立性を考慮した定量的な誤差評価を進め、体内飛程評価における誤差を評価することで、放射線治療における利用可能性の検証を進めていくとともに、その他分野への適用可能性を検討していく予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
現時点までに、体内ランドマークを用いた画像合成アルゴリズムを開発済みであり、開発手法のリアルタイム性も確認できた。今後は、さらに生体表面の情報を変形モデリングに加えることで、画像合成精度の向上を図る。アルゴリズムの枠組みとしては現時点と同様のものを利用可能であり、体内変形のモデリング時に、生体表面の情報を加えるだけでよい。具体的に加える情報としては、生体表面の代表的な領域を抽出し、並進および回転の最大6個のパラメータを想定しており、これらを体内ランドマーク情報とともにモデリングに利用する。これにより、例えば人体を想定した場合、呼吸による腹部の変化や体型変化などを考慮することができ、より高精度にボリュームイメージを合成できると考えられる。
本研究では、提案技術の応用分野の１つとして、放射線治療中における体内飛程評価を考えている。具体的には、開発技術により、体内マーカのリアルタイム計測位置および体表面情報をもとにして体内ボリュームイメージを合成し、リアルタイムで治療ビームのパス上の体内構造を評価することで、治療ビームの照射制御をおこなう。このような制御をおこなうためには、合成画像から評価した水等価厚を指標の1つとして利用する。最終年度では、この水等価厚評価における誤差を評価するとともに、実際に放射線治療をシミュレートして線量評価を行うことで、有用性の評価をおこなう予定である。
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| Causes of Carryover |
現在所有するワークステーションにより、画像合成に要する時間などの目標スペックを満たすことができたため、予定していたGPUの増設に代わり、検証に利用するデータ数を増やすことを目的として、予算の一部を放射線治療機器の利用料に充てることとした。次年度にも継続してデータ収集を進める予定である。
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