深層学習を用いたCBCT画質改善およびその転移学習の研究

2020 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 20K08073
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 名和 要武 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (00456914)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: 深層学習 / 画質改善

研究実績の概要

放射線治療におけるCone-beam CT（CBCT）は、治療効果を向上させることを目的として様々な発展的利用が期待されている。CBCTはコーン状の線束を用いることから散乱線によるノイズが顕著であり、画質改善はその有効利用において必須の要素技術である。今年度は敵対的ネットワーク（Generative Adversarial Network: GAN）を用いて、治療中CBCT（intra-treatment CBCT; iCBCT）の画質改善研究を行った。前立腺がん患者20症例の治療計画CT（pCT）とiCBCT画像について、学習用16例、テスト用4例として解析を行い以下の結果を得た：
１）iCBCTは解剖構造を保全しつつ、pCTと類似した画質まで改善することが確認された。
２）CT値のヒストグラム評価では、iCBCTはコントラストが明瞭でないことから単峰性の分布であったが、画質改善した画像ではpCTと同様に二峰性となり、コントラストが改善していることが明らかとなった。
３）pCTをiCBCT元画像および画質改善したiCBCTに対して変形画像位置合わせし、画質改善によりpCTが安定的に変形できていることを、5名の観察者実験により確認した。
本研究は日本放射線技術学会雑誌で誌上発表し、高い評価を受けている。

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

CycleGANを用いた治療中CBCTの画質改善については学会発表および誌上発表を行っており、十分な成果が得られている。また他施設や他部位への利用を目的とした転移学習の研究については解析を準備中であり、上記区分とした。

今後の研究の推進方策

１）CBCTの更なる画質改善にむけたロス関数の改良
２）少ない教師データでも安定的に学習できる正則化手法の構築
３）画像ドメイン変換における画質改善の評価法の構築
４）他部位の画質改善への転移学習の検討

次年度使用額が生じた理由

GPUマシンの最新版を次年度に購入することを予定しているため。

研究成果

• [雑誌論文] Improvement in Image Quality of CBCT during Treatment by Cycle Generative Adversarial Network (2020)
  • 著者名/発表者名: Imae Toshikazu、Kaji Shizuo、Kida Satoshi、Matsuda Kanako、Takenaka Shigeharu、Aoki Atsushi、Nakamoto Takahiro、Ozaki Sho、Nawa Kanabu、Yamashita Hideomi、Nakagawa Keiichi、Abe Osamu
  • 雑誌名: Japanese Journal of Radiological Technology 巻: 76 ページ: 1173～1184
  • DOI: 10.6009/jjrt.2020_JSRT_76.11.1173
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Surface and build‐up dose comparison between Elekta 6 MV flattening filter and flattening‐filter‐free beams using an advanced Markus ionization chamber and a solid water‐equivalent phantom (2020)
  • 著者名/発表者名: Imae Toshikazu、Takenaka Shigeharu、Watanabe Yuichi、Aoki Atsushi、Matsuda Kanako、Sasaki Katsutake、Saegusa Shigeki、Nawa Kanabu、Nakagawa Keiichi、Abe Osamu
  • 雑誌名: Journal of Applied Clinical Medical Physics 巻: 21 ページ: 334～339
  • DOI: 10.1002/acm2.13094
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Case Report: Anaplastic Astrocytoma Treated with Postoperative Radiotherapy Using Flattening Filter-Free Volumetric Arc Therapy (FFF-VMAT) during Pregnancy Acceptable Fetal Dosimetry (2020)
  • 著者名/発表者名: Noyama Tomoyuki、Takahashi Wataru、Nozawa Yuki、Nawa Kanabu、Yamashita Hideomi、Abe Osamu、Nakagawa Keiichi
  • 雑誌名: Journal of Cancer Therapy 巻: 11 ページ: 738～744
  • DOI: 10.4236/jct.2020.1111063
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] Realtime 3D movie reconstruction algorithm using MR-linac by deep learning (2020)
  • 著者名/発表者名: Y. Tamura, K. Demachi, R. Kitsunai, C. R. Bhusal, M. Nakano, K. Nawa and K. Nakagawa
  • 学会等名: The 119th Scientific Meeting of the Japan Society of Medical Physics
• [学会発表] Prediction of Uterus Volume Shrinkage for Cervical Cancer Patients During Radiotherapy Using Machine-Learning Approach with Treatment Planning-CT Radiomic Features (2020)
  • 著者名/発表者名: M. Nakano, T. Nakamoto, Y. Kumai, Y. Koizumi, M. Sumi, K. Nawa, T. Imae, Y. Yoshioka and M. Oguchi
  • 学会等名: AAPM2020
  • 国際学会
• [学会発表] Motion Viewを用いた呼気息止め下での肝細胞癌SBRTの当院での初期経験 (2020)
  • 著者名/発表者名: 野山 友幸, 山下 英臣, 野沢 勇樹, 名和 要武, 今江 禄一, 中野 正寛, 中川 恵一
  • 学会等名: 日本放射線腫瘍学会第33回学術大会
• [学会発表] 左乳癌乳房全切除術後照射における3D-CRTとVMATの比較および呼吸性移動の検討 (2020)
  • 著者名/発表者名: 野沢 勇樹, 扇田 真美, 名和 要武, 太田 岳史, 尾崎 翔, 仲本 宗泰, 山下 英臣, 中川 恵一
  • 学会等名: 日本放射線腫瘍学会第33回学術大会
• [学会発表] 強度変調回転治療中に取得したCBCT画像に対する深層学習を用いた画質改善の試み (2020)
  • 著者名/発表者名: 青木 淳, 今江 禄一, 竹中 重治, 鍛冶 静雄, 木田 智士, 名和 要武, 松田 佳奈子, 竹内 幸浩, 三枝 茂輝, 佐々木 克剛, 一宇 佑太, 中川 恵一, 山下 英臣, 岩永 秀幸, 阿部 修
  • 学会等名: 日本放射線腫瘍学会第33回学術大会