Development of radiomics-based pulmonary ventilation imaging

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K08116
• 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: Tohoku University
• Principal Investigator: Kadoya Noriyuki 東北大学, 大学病院, 助教 (20604961)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 市地 慶 東北大学, 医学系研究科, 講師 (90743443) ; 神宮 啓一 東北大学, 医学系研究科, 教授 (00451592) ; 山本 貴也 東北大学, 医学系研究科, 助教 (30733159)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 放射線治療 / 機械学習 / 深層学習 / 肺癌 / 肺臓炎

Outline of Final Research Achievements

In this study, we developed and tested the feasibility of pulmonary function value prediction method that combines advanced medical image processing (radiomics analysis) and machine learning.

Free Research Field

医学物理学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

我々は肺癌の放射線治療において、患者毎に肺機能に応じた正常肺への線量低減により重篤な副作用を低減する目的で、肺機能画像を用いたオーダーメイド放射線治療法の開発を行ってきた。今までは肺機能画像を取得するために追加検査が必要であり、かつその検査も容易に行う事ができなかった。そこで、我々は放射線治療予後予測研究に既に用いているradiomics技術に注目し、この技術で肺野内のCT値情報から膨大な高次元画像特徴量を抽出することができ、これまで不可能であったCT画像のみから局所的な換気能力の違いを捉えることができ、高精度な肺機能画像を簡便に作成することが可能ではないかという着想で本研究を行った。