| 研究課題/領域番号 |
19K17161
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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 – 2022-03-31
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| キーワード | Radiomics / DIR / 放射線治療 |
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| 研究実績の概要 |
放射線治療においては、患者の体型変化や腫瘍縮小により照射期間中に放射線治療計画CT画像から異なる形態を示す場合がある。そこで、異なる形態を示す画像間において正確に画像位置合わせ（レジストレーション）を行い、腫瘍や正常組織に投与される線量を正確に評価することが重要である。本研究では、高次元画像特徴量を扱うradiomics解析を用いて高い精度で画像レジストレーションが可能となる画像情報を探索し、アルゴリズムに組み込むことによって、新たなアルゴリズムを開発することを目的としている。2020年度は、2019年度に引き続きプログラムの改良を行い、また画像レジストレーション精度との相関を有するradiomics特徴量の探索を行った。4D-CTの呼気相と吸気相の画像間において解剖学的に一致するランドマークの情報が含まれているデータセットにおいて、画像変形後に目標レジストレーション誤差を算出し、その誤差に対するradiomics特徴量の変化量・類似度の関係性を評価した。この関係性を基に、精度向上に寄与される特徴量の変化をアルゴリズムに組み込むことによって、従来法の画像レジストレーションよりも高い精度を有するアルゴリズムの開発を目指す。Radiomics特徴量は、画像取得条件などの影響を受ける特性があるため、画像変形の過程における特徴量の変化や特性についても評価する必要があり、今後検討しながらアルゴリズムの開発を進める予定である。
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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
画像レジストレーションのプログラムの高速化が改善しきれていない。また、画像変形前後でのレジストレーション精度と特徴量の関係性は解析できたが、画像変形過程における特徴量の変化の要因が精度と関係する変化であるのか、もしくはその特徴量の安定性に起因するものなのかを識別する必要があり、アルゴリズムに組み込む特徴量の絞り込みや、アルゴリズムへの組み込み方法への検討に時間を要している。昨年度同様、radiomics解析を行う関心領域やその境界の画像処理に関しても特徴量への影響を評価する必要がある。
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| 今後の研究の推進方策 |
2020年度に予定していたプログラムの改良がまだ必要であると考え、引き続きパラメータ調整を行う。また、画像変形過程における特徴量の抽出範囲やアルゴリズムへの組み込み方法について検討した後、実装したアルゴリズムに関して精度評価を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
プログラム開発に関して必要な支出は行ったが、情報収集のための学会がオンライン開催となったため、次年度使用額が生じた。次年度はアルゴリズムの検証に用いるファントムや情報収集・成果報告のための学会発表・論文投稿にかかる支出を行う予定である。
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