2023 Fiscal Year Annual Research Report
Synthesis of high precision lung tumor motion predictor for dynamic tumor tracking radiotherapy
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20K12599
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
藤井 文武 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (30274179)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
椎木 健裕 山口大学, 医学部附属病院, 講師 (30610456)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 肺腫瘍の未来位置予測 / 繰り返し制御 / Bouc-Wen モデル / ヒステリシス / 粒子フィルタ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，肺腫瘍の呼吸性移動軌跡が概周期的な運動であることを着想の出発点として，腫瘍の未来位置予測問題を，予測値が得られるように構成された繰り返し制御系の設計問題として定式化するというアイディアで，肺腫瘍の高精度な未来位置予測を行うことを目指した．
繰り返し制御の定式化を用いた予測器の構成については，実際の肺腫瘍位置軌跡の周期が必ずしも明確に定義できないことが予測性能劣化の原因となるだろうことが容易に予測できたため，以下の①②の手法を試みた．なお，検討に利用した肺腫瘍呼吸性移動波形は，山口大学医学部附属病院にて肺定位放射線治療の適用となった患者のもので，患者の肺腫瘍軌跡データは，山口大学医学部附属病院の研究倫理審査委員会に研究計画を提出し実施承認を受けたうえで利用した．①肺定位放射線治療の適応となった患者のセットアップ時に記録された腫瘍軌跡について周波数解析を行い，振幅スペクトルのピーク３周期を対象に３つの繰り返し制御系を構築した上で，かつ直列に結合する構成．②前述の周波数解析の結果最大の振幅スペクトルが観測された繰返し周期に対応する繰り返し制御器を構築した上で，勾配降下法を用いてコントローラのゲインをオンライン調整する方法．
①②のいずれも最大の振幅スペクトルに対応する繰り返し制御器一つを固定して構成した予測器の予測精度に対しての改善は確認されたが，実時間動体追尾放射線治療に要求される予測精度の３次元誤差 1mm を切ることはできなかった．
そこで，患者の腫瘍軌跡のピーク３周期を用いることは変えず，腫瘍軌跡が有するヒステリシス特性を表現できる３つのモデルから得られる予測値をもとに粒子フィルタ法を用いて予測値を構成する方法を追加で行い，繰り返し制御に基づく予測精度と比較して大幅な改善を達成することができたが，それでも要求される予測精度を満たすには至らなかった．
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