| 研究課題/領域番号 |
20H04278
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
中川 恵一 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (80188896)
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| 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)
仲本 宗泰 東京大学, 医学部附属病院, 特別研究員 (10808877)
尾崎 翔 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (60615326)
山下 英臣 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (70447407)
今江 禄一 東京大学, 医学部附属病院, 診療放射線技師 (80420222)
野沢 勇樹 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (00836918)
太田 岳史 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (20727408)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 放射線治療 / 深層学習 / 画像生成 / 画像解析 / 臨床適用 |
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| 研究実績の概要 |
現代の医療において医用画像は不可欠であり，放射線治療においても治療前や治療期間内，治療後の多くの場面で用いられている．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生成や解析（以下，深層画像処理）が適用され始めている．本研究では，放射線治療に用いられる医用画像に対して深層画像処理を施した上で，生成画像や解析結果を放射線治療の様々な状況において安全かつ有効に利用する方法を確立することを目的とした．当該年度は以下のことを実施した．
(1) 深層学習を用いた医用画像の変換・ノイズ除去・病変セグメンテーションについてまとめ，研究会にて発表した．また，医用画像に対して深層画像処理を施した論文の探索を行うと共に，自らの過去の英文論文について和文紹介を行い，国内学会誌に掲載された．
(2) 悪性脳腫瘍の1つである神経膠腫のレディオミクスに基づくグレード予測に関する研究を行った．この研究では，治療前の核磁気共鳴画像法（magnetic resonance imaging: MRI）による造影T1強調画像やT2強調画像など，多くの施設で通常検査で撮像できる画像を使用し，悪性神経膠腫のグレード予測ができるシステムを構築した．
(3) 治療期間内に得られる医用画像として日々のコーンビームCT（cone-beam CT： CBCT）やメガボルトCT（megavoltage CT： MVCT）などの位置合わせ画像が挙げられる．当該年度では，治療中のCBCT画像の画質改善やMVCTの画質改善の適切なデータ数について検討を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当該年度では，本研究に関する論文の探索や過去の論文の解説，治療前のMRI画像を対象としたレディオミクス解析，治療期間内に得られる医用画像の画質改善やデータ数の適正化について研究を進めた．本研究の対象は多岐に渡ることから，今後研究の遂行には新たな課題が予想される．これら課題に対し，研究代表者は研究分担者と協力して適宜対応する．
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| 今後の研究の推進方策 |
1. CBCTおよびMVCT画像に対する深層学習を用いた画質改善とその臨床利用の検討
2. 深層学習を用いて画質を改善した画像に対する臨床医の評価
3. CBCT画像から抽出した画像特徴量と予後との関係について
4. 学習画像の枚数や多様性に対する，生成画像の依存性の評価
5. 深層画像処理の適応範囲の拡大
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