| 研究課題/領域番号 |
18K19887
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分90:人間医工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
宮本 直樹 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (00552879)
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| 研究分担者 |
高尾 聖心 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (10614216)
富岡 智 北海道大学, 工学研究院, 教授 (40237110)
梅垣 菊男 北海道大学, 工学研究院, 特任教授 (40643193)
清水 伸一 北海道大学, 医学研究院, 教授 (50463724)
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| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2020年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2019年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2018年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | ボリュームイメージング / リアルタイム / 体内ランドマーク / 変形レジストレーション / 医学物理 / 画像誘導放射線治療 / 3次元イメージング / リアルタイムイメージング / ボリュームデータ / CT / 再構成 |
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| 研究成果の概要 |
3年の事業期間の中で、事前学習データを利用した体内変形のモデリングにより、生体表面や生体内マーカの位置情報を利用することにより、リアルタイムで3次元生体内情報を再構成する手法を開発した。放射線治療用に取得された患者4DCTを利用し、本事業で開発した生体内部再構成手法の画像合成精度を、正解画像と合成画像の規格化二乗平均平方根誤差として評価した。学習データおよび学習データを超える動きでの検証における画像合成精度はそれぞれ7%、11%程度であった。また、腫瘍位置の評価精度は1 mm以下であった。以上の結果は、放射線治療での応用を考えた場合、十分な精度であると考えられる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果は、生体内部の3次元情報をリアルタイムで得ることの可能性を示唆しており、医療、生命科学研究において大きなインパクトをもたらすと期待できる。例えば放射線治療において精度低下の要因となっていたがんの呼吸性移動および変形に柔軟に対応することが可能となり、従来は放射線治療を避けていた部位においても治療が可能となるなど、がん治療における大きなブレークスルーとなると考えられる。また、本手法は理論上マウスレベルのサイズまで応用可能であり、例えば運動と治療薬の効果（腫瘍縮小など）の関係を解析するなど、in vivo イメージングの新しいモダリティの創出につながる可能性がある。
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