2021 Fiscal Year Research-status Report
放射線治療で得られる疎な医用画像情報に対する深層画像処理の安定要件の探索
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21K12121
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
今江 禄一 東京大学, 医学部附属病院, 副診療放射線技師長 (80420222)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
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)
竹中 重治 東京大学, 医学部附属病院, 診療放射線技師 (10623564)
仲本 宗泰 北海道大学, 保健科学研究院, 助教 (10808877)
尾崎 翔 東京大学, 理学(系)研究科(研究院), 研究員 (60615326)
山下 英臣 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (70447407)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 放射線治療 / 疎な / 医用画像情報 / 深層画像 / 安定要件 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
放射線治療において医用画像は治療前や治療期間内，治療後など多くの場面で用いられている．特に，治療期間内の位置照合時に得られる医用画像情報は情報量が少ない（以下，疎な）一方，治療の効果および副作用に関する生体情報を含有している可能性がある．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処理や解析（以下，深層画像処理）が適用され始めているものの，処理の自由度が高いために解析の安定条件に課題があり，汎用的に利用されていないのが現状である．本研究では，放射線治療で得られる疎な医用画像情報に着目し，安全かつ有効に利用可能な深層画像処理の要件を勘案した上で，深層画像処理の安定化を図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) 本研究では高精度放射線治療を実施する患者を対象とし，その基本情報の取得と蓄積を行った．深層画像処理の実施にはワークステーションおよびストレージといった計算環境の整備が必要であるため，円滑な研究の遂行が可能な環境の整備を行った．
(2) 放射線治療の実施直前に取得されるメガボルトCT（megavoltage CT： MVCT）画像の画質は，位置合わせを主たる目的とするため，治療計画用キロボルトCT（kilovoltage CT： kVCT）よりも劣るのが現状であった．MVCT画像に対して画質改善を行う深層学習処理を提案し，適切なデータ数の探索を行った．得られた知見について論文投稿を行い，採択された．
(3) 放射線治療を実施するためには，医用画像を用いて標的や正常組織を判別することが必要である．当該年度では深層画像処理を用いた組織の判別（セグメンテーション）について，その具体的手法や学習数，適切なハイパーパラメータについて，探索を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当該年度で行った「患者の基本情報の取得および蓄積」について，患者の個人情報に配慮するため，匿名化など一定の時間を要する作業が必要であった．これら作業は研究分担者と協力して対応した．本研究を遂行するための計算環境は既存のものを活用したため，軽微な整備のみで研究の遂行が可能であった．研究成果については学会発表および論文投稿を通して公表し，「MVCT画像に対する深層学習処理の提案および適切なデータ数の探索」については英文誌に採択された．今後も得られた知見について学会発表や論文投稿を通して公表できるよう適宜準備を進める．深層画像処理を用いた組織の判別（セグメンテーション）については，精度の評価，学習数，適切なハイパーパラメータについて効率的な探索手法がなく，苦慮している．
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| Strategy for Future Research Activity |
1. 計算処理能力の増強
2. 患者の基本情報の取得および蓄積
3. 深層画像処理を用いたセグメンテーションにおける精度の評価，学習数および適切なハイパーパラメータの探索
4. 探索結果の評価と深層学習処理の課題の明確化
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| Causes of Carryover |
当該年度に計上していた解析用ワークステーションについて既存のものを利用したため，次年度使用額が生じた．次年度以降では解析用ワークステーションの購入，国内学会の参加を検討している．また，国際論文の投稿を目標として，英語論文の作成で必要な校閲費用を英語校閲費として計上しており，有効に活用する予定である．
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[Presentation] Denoising and Contrast Enhancement of MVCT Using Deep Learning-based Methods2021
Author(s)
Ozaki S, Kaji S, Nawa K, Imae T, Aoki A, Nakamoto T, Ohta T, Nozawa Y, Haga A, Nakagawa K
Organizer
第121回日本医学物理学会学術大会, 神奈川, 2021.4.15-18
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