| 研究課題/領域番号 |
18K07667
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
今江 禄一 東京大学, 医学部附属病院, 主任診療放射線技師 (80420222)
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| 研究分担者 |
芳賀 昭弘 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (30448021)
山下 英臣 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (70447407)
高橋 渉 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (50755668) [辞退]
鈴木 雄一 東京大学, 医学部附属病院, 診療放射線技師 (70420221)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 個別化 / 放射線治療 / 投与線量分布 / 特徴量 / 形態変化 |
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| 研究実績の概要 |
近年の情報処理技術の発展および臨床情報の蓄積に伴って，患者個々の特性に対応した放射線治療（以下，個別化放射線治療）への発展が予想される．有効かつ安全な個別化放射線治療の実現には，実際に患者に投与された線量分布（以下，投与線量分布）を正確に評価することが望ましい．本研究では，個別化放射線治療の実現およびその安全な運用に向けて，包括的に投与線量分布を評価した上で，計画と投与線量分布の誤差要因についてその特徴量を明らかにす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) 前立腺癌を対象とした定位放射線治療を実施し，治療中CBCT画像と照射制御パラメータを用いて線量分布を作成した．20症例について論文にまとめ，英文誌に投稿し，採択された．この論文では非剛体レジストレーション（deformable image registration : DIR）を用いてCBCT画像を基準に計画用CT画像を変形した．
(2) 治療中（照射中）のCBCT画像は治療前のCBCT画像よりも画質が低いことが知られている．我々は治療中のCBCT画像に対して深層学習を適用し，画質改善を行った．成果は論文として国内誌に投稿し，採択された．
(3) 深層学習を適用して画質改善した治療前および治療中のCBCT画像を用いて，投与線量分布の再構築を試みた．再構築には放射線治療中の放射線治療装置のログデータを利用した．このログデータを利用することにより，照射中の機械的な誤差を反映することができる．再構築した投与線量分布は治療計画を比較することによって，患者の日々の投与線量分布が評価できた．また，前立腺癌を対象とした定位放射線治療の治療効果や副作用について臨床情報の収集を行った．
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| 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
前立腺に対する定位放射線治療中に取得したCBCT画像に対して画質改善を行い，投与線量分布の再構築を試みているものの，画質改善時に臓器の位置保存に重点を置くため，深層学習のパラメータやネットワークの選定に時間を費やした．また，投与線量分布の作成および蓄積に遅れが生じていることに加え，投与線量分布の特徴量解析に必要な学習モデルの選定や解析法の検証に時間を要している．
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| 今後の研究の推進方策 |
1. 画質改善を行ったCBCT画像を使用した投与線量分布の再構築と蓄積
2. 治療効果や副作用などの臨床情報の蓄積
3. 学習モデルの構築と投与線量分布の誤差要因の明確化
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