| 研究課題/領域番号 |
19K17161
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 岩手医科大学 |
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研究代表者 |
家子 義朗 岩手医科大学, 医学部, 助教 (60825793)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | Radiomics / DIR / 放射線治療 / 変形画像レジストレーション / 非剛体位置合わせ / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
放射線治療における照射期間中の腫瘍縮小や患者の体形変化等に対応し正確な線量評価を行うために、高精度な画像レジストレーション技術が必要となっている。しかしながら、従来のアルゴリズムは不確かさによる再現性の問題や画像の過変形などの課題が存在する。そこで本研究では、画像の濃淡だけではなく、近傍部位との濃度差、画像パターン等により抽出した膨大な高次元画像特徴量を定量解析可能なRadiomics解析を応用することを考えた。真に精度向上に寄与する画像特徴量をRadiomics解析により抽出し、アルゴリズムに組み込むことによって、高精度な画像レジストレーションアルゴリズムの開発を試みる。
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| 研究成果の概要 |
放射線治療の質をさらに高めるため、高精度な非剛体画像レジストレーション（deformable image registration: DIR）アルゴリズムを開発することを目的として研究を進めた。従来のDIRアルゴリズムとは異なり、人間の目では検出不可能である膨大な画像の特徴量を扱うradiomics解析を応用することによって、従来よりも精度の高い新たなDIRアルゴリズムを開発し、その精度評価を実施した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発したradiomics解析を組み込んだ非剛体画像レジストレーション（deformable image registration: DIR）アルゴリズムは、より精度の高いDIRアルゴリズムとして期待される。より精度の高いDIRアルゴリズムによって、近年高精度化が進んでいる放射線治療の質を向上することにも貢献できると考えられる。画像を直接変形するこれまでのDIR研究とは発想が異なり、この分野の発展にも寄与できると考えられ、研究成果においては、国際学会での受賞や国内外での特許出願まで至り、高い評価を受けている。
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