| 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 – 2023-03-31
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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 |
近年、放射線治療計画装置や放射線治療計画支援ソフトウェアなどにおいてもDIR機能が備えられていることもあり、実臨床においてもDIR技術が身近になっている。しかし、未だに過変形など生じる場合があり、更なる精度向上が求められている。本研究の目的は、放射線治療の質を高めるために必要とされる非剛体画像レジストレーション (deformable image registration: DIR)技術に関して、Radiomics解析により画像変形に有用とされる画像特徴量を探索し、高精度なDIRアルゴリズムを開発することである。昨年度までは、DIRに使用し画像特徴量抽出範囲を決定する自動輪郭作成プログラムの構築や、ベースとなるDIRアルゴリズムの開発を行った。また、それらのプログラムを使用し、DIR前後での画像特徴量抽出を行い、特徴量の違いを評価した。画像特徴量抽出は主に手動で行っていたが、2020年度では画像変形中に適宜特徴量抽出を行えるよう、特徴量自動抽出プログラムの開発を進め、DIRプログラムと組み合わせて一連の流れで画像変形と特徴量抽出が可能なプログラムの開発を行った。この自動化が可能になったことにより、プログラム全体の効率化を図ることができた。ただし、ボクセルベースで特徴量抽出を行う場合、画像サイズによってはメモリの制限や処理時間の問題が発生し、それを解決するために画像サイズや分解能の調整などの対応を今後検討する予定である。
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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を図ることができ、一連の中で画像変形と変形した画像におけるradiomics特徴量抽出ができる環境を構築することができた。しかし、ボクセルベースでの特徴量抽出ではメモリの制限が生じ、分解能調整の検討が必要であると考えられ、プログラムの最適化は十分にできていない。従って、まだ最終的な精度検証には至っていないため、解決策を導き、アルゴリズムの完成を目指す。
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| 今後の研究の推進方策 |
画像レジストレーションプログラムが円滑に機能するよう、画像前処理の検討と、プログラムの最適化を行う。最終的に開発したアルゴリズムにより画像変形を行い、従来法との比較をすることでアルゴリズムの精度を評価する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
昨年度同様、研究に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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