2020 Fiscal Year Research-status Report
Development of four-dimensional radiotherapy planning technology using deep learning-based prediction of motion interplay
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20K08022
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
秋野 祐一 大阪大学, 医学系研究科, 特任助教(常勤) (00722323)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 強度変調放射線治療 / 呼吸性移動 / 放射線治療精度 / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、強度変調放射線治療で腫瘍の呼吸性移動と照射の時間変化が及ぼすインタープレイ効果の影響を迅速に評価する方法を開発することを目的としている。
初年度は肺がんの三次元的な呼吸性移動を迅速に評価する方法を開発した。エリアディテクタCTを用いて撮影したダイナミック４次元CTの画像から作成した２次元のシネ画像に対してオプティカルフローのアルゴリズムを用いて動体解析を行い、腫瘍の動きを解析した。この結果を用いて腫瘍の中心を通る冠状断、矢状断のシネ画像を作成し、三次元的な腫瘍の動きを迅速に評価する方法を開発した。本成果は国際学会で発表した。
また異なるアプローチとして、非剛体レジストレーションを用いて腫瘍の三次元動体を解析した。ダイナミック４次元CTの各位相から次の位相への変形ベクトルを解析し、腫瘍の軌道を三次元に解析することができた。
さらに、各治療における臓器位置が重要となる子宮頸がん腔内照射においても、治療精度を担保するためのシステムを開発した。治療計画データから独自に三次元線量計算を行い、治療の妥当性を評価するソフトウェアを開発した。本研究成果は国際学会で発表予定である。
また、シミュレーションの結果の妥当性を正確に評価できる方法が必要である。ガフクロミックフィルムは線量分布の評価法として広く用いられている。特に大きい照射野ではフラットベッドスキャナの位置による不均質の影響が線量分布に現れてしまう。本研究では、我々が開発したデュアルチャンネル法についてスキャナの不均質を補正する方法を開発した。これにより、今後システムが完成したときに実際にリニアックで照射したときの測定結果とシミュレーションを比較することが可能となった。
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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
これまでの研究成果で、腫瘍の三次元的な動きを解析する技術を完成させた。実際に４次元放射線治療計画のシステムを開発するためには個々の患者について呼吸情報や腫瘍の動きの振幅情報を得る必要がある。そのために必要な技術を開発することができた。
また深層学習をもちいた線量分布予測についても順調に開発が進んでいる。予測にはIMRT/VMATのMLC照射野形状を抽出し、更にそのデータを用いて線量計算したセグメントごとの線量分布データを作成する必要がある。そのために必要なソフトウェアの開発も完了した。また患者データについても、病院内の倫理委員会で承認を得ることができ、予定数の臨床データを収集することができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
深層学習を用いた線量分布の予測にはU-netを用いる。照射野形状を入力、線量分布を出力としてネットワークに学習させ、照射野形状から線量分布を予測させる。線量分布は４断面程度を想定しており、その間は内挿により補間する。出力された線量分布を各ガントリー角度から円柱状の仮想ファントムに投影・補正することにより、三次元的な線量分布を得る。
この方法が完成すれば、各セグメントの線量分布を呼吸性移動に合わせてシフトさせることにより、インタープレイ効果をシミュレーションすることが可能になる。
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| Causes of Carryover |
現在投稿準備中であるオープンアクセス誌の論文について、掲載費用の支払い予定が次年度になったため、次年度使用額が生じた。その論文の掲載費用に使用する予定である。
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Research Products
(10 results)
