| Project/Area Number |
22K15797
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
吉村 高明 北海道大学, 保健科学研究院, 講師 (70807742)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | MRI / 放射線治療計画 / 前立腺癌 / 尿道 / Deep Learning / 超解像 / 画質変換 |
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| Outline of Research at the Start |
尿道線量低減動体追跡陽子線治療において、有害事象のリスクだけでなく、治療放射線以外による被ばくも限りなく０にすることが理想である。MRIは、被ばくなく体内の三次元画像を取得できるが、線量計算に必要な電子密度情報を得ることが出来ない。MRIから直接線量計算が可能となるために、深層学習における画質変換技術を応用し、MRIから仮想CT画像を生成することによって、MRI単独での尿道線量低減動体追跡陽子線治療計画技術の開発を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
動体追跡陽子線治療システムと磁気共鳴画像(MRI: magnetic resonance image)による非侵襲的な尿道同定法を用いて有害事象のリスクを最小限にした尿道線量低減動体追跡陽子線治療計画技術において、有害事象のリスクだけでなく、治療放射線以外による被ばくも限りなく０にすることが理想である。MRIは、被ばくなく体内の三次元画像を取得できるが、線量計算に必要な電子密度情報を得ることができない。MRIから直接線量計算が可能となれば、尿道線量低減陽子線治療における治療放射線以外の患者の被ばくを０にすることが期待できる。本研究では、深層学習における画質変換技術を応用し、MRIから仮想CT画像を生成することによって、MRI単独での尿道線量低減動体追跡陽子線治療計画技術の開発を目指している。
2023年度は、超解像技術の確立と画質変換技術の確立に向けて、DICOM形式で読み込みができるように改良を進めている。得られた成果の一部について、第2回日本MR画像誘導適応放射線治療研究会 (2024.7, 仙台)、10th GCB Biomedical Science and Engineering Symposium (2023.8, 札幌)およびThe 6th FHS International Conference (2023.10, 札幌)にて発表した。また、本研究において準備している技術は、数理モデルを用いた陽子線治療の予後予測 (Yoshimura T et al., J Radiat Res (in press), 2024)やMRI画像を用いて非侵襲的に前立腺癌のGleason scoreを推定(Yoshimura T et al., Appl Sci 13(14) 8028, 2023)といった関連する研究に活用された。
次年度は要素技術の完成を目指す。
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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
2022年度に準備した計算環境を駆使して、超解像と画質変換の要素技術の確立を目指した改良が進められており、まだ完成形ではないものの、DICOM形式での入出力が一部できるようになってきている。本課題の研究成果の一部として、シンポジウム等での発表や関連する論文が採択されるなど概ね順調に進展していると考えている。2023年度は、北海道大学ダイバーシティ・インクルージョン推進本部による「研究活動とライフイベント/女性リーダー活躍の両立のための補助人材支援」として、技術補助員を雇用できたことも限られた時間の中でも充実した研究活動を進められた要因と考えている。2024年度は各要素技術の確立と臨床評価を目標としたい。
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| Strategy for Future Research Activity |
2024年度からの臨床評価に向けた学習モデルの改良を実施し、論文投稿や国内外の学会での発表を通して研究成果を広く発表予定である。
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