孤立性肺腫瘍のマーカーレス検出および追跡アルゴリズムに関する研究

2015 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 26860400
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 中村 晶 京都大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (40708591)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2016-03-31
• Keywords: 放射線治療 / 画像解析

Outline of Annual Research Achievements

前年度の成果にて、ディジタル再構成画像(DRR)から計算した特徴量を用い、kV-X線透視画像上の腫瘍検出ができる場合と困難な場合とがあることが確認された。検出が容易である条件として、kV-X線画像上での腫瘍が他の構造物に重なりにくいことや、周辺の画像も考慮した上で腫瘍本体の視認性が良いことが挙げられ、それらの条件を満たす状況の探索法を研究した。
腫瘍や正常臓器など各構造の位置情報を含むDICOM-RT Structure SetをCTに正しく重ねることで、CT上で各構造が占有する領域を知ることができる。このDICOM-RTの情報を利用すると、DRR各画素値を計算する際に、どの構造がどれだけ寄与しているかを計算できる。これをもとに①腫瘍本体の寄与割合が高くなる状況、および②腫瘍とのコントラストが高くなる状況、という2点の状況をそれぞれ探索することとした。その結果、①腫瘍がX線吸収値の高い他の構造(椎体など)と重なりにくく、腫瘍の寄与割合が60～70%以上となる場合では、特徴量を用いた腫瘍検出に概ね成功することが確認され、好条件と考えられた。一方②については、腫瘍部と周囲との画素値の差が大きい場合には腫瘍検出に成功しやすく好条件と思われたが、特徴量計算を行う範囲の取り方(広さ)によって腫瘍部と周囲の画素量が変動するため、一定の閾値を得ることは困難と考えられた。特徴量計算する範囲との関係性を検討する必要があると思われた。
本年度中に多量のDRR画像作成および網羅的探索を行い、①、②をもとに検出の成否を評価することで、最適撮影角度の探索の実現可能性を検討する予定であった。しかしながら本年度途中より、研究代表者が留学のため所属研究機関を長期間離れることが決定した。所属研究機関での研究継続が困難となったため、本研究事業の廃止手続きを行った。