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放射線治療で得られる疎な医用画像情報に対する深層画像処理の安定要件の探索

研究課題

研究課題/領域番号 21K12121
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
研究機関東京大学

研究代表者

今江 禄一  東京大学, 医学部附属病院, 副診療放射線技師長 (80420222)

研究分担者 名和 要武  東京大学, 医学部附属病院, 助教 (00456914)
鍛冶 静雄  九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 教授 (00509656)
竹中 重治  東京大学, 医学部附属病院, 診療放射線技師 (10623564)
仲本 宗泰  北海道大学, 保健科学研究院, 助教 (10808877)
尾崎 翔  東京大学, 理学(系)研究科(研究院), 研究員 (60615326)
山下 英臣  東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (70447407)
研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2025-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
キーワード放射線治療 / 疎な / 医用画像情報 / 深層画像 / 安定要件
研究開始時の研究の概要

本研究では,放射線治療で得られる疎な医用画像情報に着目し,安全かつ有効に利用可能な深層画像処理の要件を勘案した上で,深層画像処理の安定化を図ることを目的とする.研究期間内には,①深層画像処理法の構築,②深層画像処理法の安定化に必要な要件の探索,③探索結果の評価を実施することによって,疎な医用画像情報に対する深層学習処理の課題や臨床利用の可能性を明確にする.

研究実績の概要

放射線治療において医用画像は治療前や治療期間内,治療後など多くの場面で用いられている.特に,治療期間内の位置照合時に得られる医用画像情報は情報量が少ない(以下,疎な)一方,治療の効果および副作用に関する生体情報を含有している可能性がある.近年の情報処理技術の発展に伴い,医用画像に対して深層学習を用いた画像処理や解析(以下,深層画像処理)が適用され始めているものの,処理の自由度が高いために解析の安定条件に課題があり,汎用的に利用されていないのが現状である.本研究では,放射線治療で得られる疎な医用画像情報に着目し,安全かつ有効に利用可能な深層画像処理の要件を勘案した上で,深層画像処理の安定化を図ることを目的とする.当該年度は以下のことを実施した.
(1) 本研究では高精度放射線治療を実施する患者を対象とし,前年度に引き続き医用画像および基本情報の取得と蓄積を行った.対象疾患および治療法は,限局性前立腺癌に対する体幹部定位放射線治療,頭蓋内腫瘍に対する頭部定位放射線治療,低強度造血幹細胞移植前の全身照射における強度変調放射線回転照射法とした.
(2) 本課題における副次的応用研究として放射線治療で得られる疎な医用画像(CBCT画像)から抽出した治療期間中の生体変動を含む特徴量を用いて予後予測が可能であるか検討を行なった.得られた研究成果は論文として国際学術誌に掲載された.
(3) 放射線治療で得られる疎な医用画像情報の有効利用に関する研究の一環として,院外心停止患者の頭部CT画像のレディオミクス解析から神経学的予後を予測する研究について研究発表を行った.
(4) 深層ニューラルネットワークや拡散モデルを用いたCT画像再構成に関する研究発表を行った.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

前年度に引き続き,患者の基本情報の取得および蓄積を行った.収集した情報を適切に処理するため,解析前に匿名化や情報の整理,加工に時間を要している.一方,当該研究に関して多方面の取り組みを行っており,成果について報告を行っている.

今後の研究の推進方策

1. 患者の基本情報の取得および蓄積
2. 研究対象や解析方法の適用拡大についての検討
3. 深層画像処理を用いたセグメンテーションにおける精度の評価,学習数および適切なハイパーパラメータの探索
4. 探索結果の評価と深層学習処理の課題の明確化

報告書

(3件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 2022 実施状況報告書
  • 2021 実施状況報告書
  • 研究成果

    (15件)

すべて 2024 2023 2022 2021 その他

すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (11件) (うち国際学会 5件、 招待講演 3件) 備考 (2件)

  • [雑誌論文] Cone-beam computed-tomography-based delta-radiomic analysis for investigating prognostic power for esophageal squamous cell cancer patients undergoing concurrent chemoradiotherapy2024

    • 著者名/発表者名
      Nakamoto Takahiro、Yamashita Hideomi、Jinnouchi Haruka、Nawa Kanabu、Imae Toshikazu、Takenaka Shigeharu、Aoki Atsushi、Ohta Takeshi、Ozaki Sho、Nozawa Yuki、Nakagawa Keiichi
    • 雑誌名

      Physica Medica

      巻: 117 ページ: 103182-103182

    • DOI

      10.1016/j.ejmp.2023.103182

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Training of deep cross‐modality conversion models with a small dataset, and their application in megavoltage CT to kilovoltage CT conversion2022

    • 著者名/発表者名
      Ozaki S, Kaji S, Nawa K, Imae T, Aoki A, Nakamoto T, Ohta T, Nozawa Y, Yamashita H, Haga A, Nakagawa K
    • 雑誌名

      Medical Physics

      巻: - 号: 6 ページ: 1-14

    • DOI

      10.1002/mp.15626

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] 救急医療における頭部CT画像のRadiomics解析2023

    • 著者名/発表者名
      名和 要武
    • 学会等名
      第4回『医学と数理』研究会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 深層ニューラルネットワーク及び拡散モデルを用いた逆問題解析手法の開発とそのCT画像再構成への応用2023

    • 著者名/発表者名
      尾崎 翔
    • 学会等名
      第4回『医学と数理』研究会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Iterative CT reconstruction with deep neural networks2023

    • 著者名/発表者名
      S. Ozaki, S. Kaji, K. Nawa, T. Imae, and K. Nakagawa
    • 学会等名
      The 2nd International Conference on Radiological Physics and Technology (ICRPT)
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Iterative reconstruction of MVCT with deep neural networks2023

    • 著者名/発表者名
      S. Ozaki, S. Kaji, K. Nawa, T. Imae, and K. Nakagawa
    • 学会等名
      The European Society for Radiotherapy and Oncology (ESTRO) 2023
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 強度変調放射線回転照射法を適用した全身照射における位置誤差に関する検討2023

    • 著者名/発表者名
      今江禄一,三枝茂輝,中田健太,境紀行,野沢勇樹,山下英臣,岩永秀幸,阿部修.
    • 学会等名
      第51回日本放射線技術学会秋季学術大会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] Computed tomography-based radiomics for classifying neurological prognosis of cardiac arrest patients2023

    • 著者名/発表者名
      T. Nakamoto, K. Nawa, K. Nishiyama, K, Yoshida, D. Saito, M. Horiguchi, Y. Shinya, K. Nakagawa
    • 学会等名
      The 2nd International Conference on Radiological Physics and Technology (ICRPT)
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 深層学習によるCT画像変換2022

    • 著者名/発表者名
      鍛冶静雄
    • 学会等名
      第3回 京大―ハイデルベルク大―理研 ワークショップ 「医学と数理」
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Image quality enhancement of medical images by use of deep learning with a small amount of training data2022

    • 著者名/発表者名
      Ozaki S, Kaji S, Nawa K, Imae T, Aoki A, Nakamoto T, Ohta T, Nozawa Y, Haga A, Nakagawa K.
    • 学会等名
      Interdisciplinary Science Conference in Okinawa (ISCO 2023) -Physics and Mathematics meet Medical Science-
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Denoising and Contrast Enhancement of MVCT Using Deep Learning-based Methods2021

    • 著者名/発表者名
      Ozaki S, Kaji S, Nawa K, Imae T, Aoki A, Nakamoto T, Ohta T, Nozawa Y, Haga A, Nakagawa K
    • 学会等名
      第121回日本医学物理学会学術大会, 神奈川, 2021.4.15-18
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
  • [学会発表] Training modality conversion models with small data and its application to MVCT to kVCT conversion2021

    • 著者名/発表者名
      Ozaki S, Kaji S, Nawa K, Imae T, Aoki A, Nakamoto T, Ohta T, Nozawa Y, Haga A, Nakagawa K
    • 学会等名
      ESTRO 2021 Annual Meeting
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 深層学習を用いて画質改善した位置合わせ用CBCT上における線量分布の再構築2021

    • 著者名/発表者名
      今江禄一,青木淳,竹中重治,松田佳奈子,三枝茂輝,鍛冶静雄,岩永秀幸,阿部修
    • 学会等名
      第49回日本放射線技術学会秋季学術大会
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
  • [備考] researchmap: 今江禄一

    • URL

      https://researchmap.jp/m035402

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書 2022 実施状況報告書 2021 実施状況報告書
  • [備考] 東京大学医学部附属病院 放射線科 放射線治療部門 > 研究・業績

    • URL

      http://u-tokyo-rad.jp/works/index.html

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書

URL: 

公開日: 2021-04-28   更新日: 2024-12-25  

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