多目的線量体積制約に基づく動的強度変調放射線治療計画法の開発

基于多目标剂量体积约束的动态调强放射治疗计划方法的发展

基本信息

  • 批准号:
    21K04080
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.08万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

強度変調放射線治療 (IMRT) 計画を実現する原理は,照射ビーム係数に関する評価関数の最適化問題に帰着される.本研究代表者は,先行研究において,線量体積制約および平均線量制約を満たす状況を表す acceptable の概念をこの分野で新しく導入し,すべての線量制約が acceptable とは限らない精度の高い治療計画が要求される困難な問題に対し,必ず満たすべき制約条件と可能な限り制約に近づけたい条件に分離して最適化問題を定式化し,解決法の開発に成功した.ただし,可能な限り近づけたい条件を複数に与えると,より高精度な治療計画を効率的に実現できるが,現方法では解決できない.この困難な問題に対し,線量制約を未知数として問題を定式化する新しい理論の構築可能性を想起した.前年度において,必須の部分的線量体積制約を満足させると同時に優先度が相対的に低い残りの線量制約に係る複数の評価関数を最小化させる問題設定に対し,線量制約を未知数とした最適化問題を微分方程式系の初期値問題に帰着させる理論を構成した.令和4年度は,まず,提案法の演算を高速化させるため微分方程式系の数値離散による反復法を開発した.当初予想していた MLEM 型だけでなく,冪指数パラメータを導入した PDEM 型,および MART 型の反復アルゴリズムを導出することに成功した (名称は,逐次 CT 画像再構成法の原理とのアナロジーから呼称した).さらに,各提案アルゴリズムに対応した微分方程式系にみられる解が正値を保ち,理想的な解との距離が反復により単調減少する性質を理論的に証明した.次に,提案原理を3次元画像へ対応させるプログラム開発に着手し,部分的に作成できたことで完成への目処がついた.達成により,既存の IMRT 設備においてもソフトウェアの導入だけで高品質・高精度の IMRT 計画結果を高速に得ることが可能となる.
实现强度调制辐射疗法(IMRT)计划的原则是从辐射光束系数评估函数的优化问题中得出的。在先前的研究中,主要研究者在该领域引入了一个新的可接受的概念,该概念代表了满足剂量量约束和平均剂量约束的情况,并通过将约束分离到必须满足必须满足的条件以及应尽可能接近约束的情况下,并成功接受了难以接受的治疗计划的解决方案,而不需要约束,就可以确定了所有的约束。但是,如果给出了多种条件,则可以有效地实现更准确的治疗计划,但是当前的方法无法解决问题。为了解决这个困难的问题,我们回想起构建一种新理论的可能性,该理论使用剂量约束作为未知数来提出问题。在上一年中,我们构建了一个理论,该理论响应满足基本剂量体积约束的问题设置,并最大程度地减少了与剩余剂量约束相对较低优先级相关的多个评估功能,该理论认为,剂量约束的优化问题是从差异方程式系统的初始值问题中得出的。在2022财年中,我们首先开发了一种数值离散的微分方程系统的迭代方法,以加快该方法的计算。它不仅成功地得出了最初预测的MLEM类型,还成功地推导了引入功率指数参数的PDEM类型和MART类型迭代算法(该名称被称为具有顺序CT图像重建原理的类比)。此外,我们从理论上证明了与每个提出的算法相对应的微分方程系统中发现的溶液保持正值,并且与理想溶液的距离由于迭代而单调降低。接下来,我们开始开发一个程序,以对应具有三维图像的建议原理,并能够部分创建,从而导致完成目标。通过实现这一目标,即使现有的IMRT设施也可以通过仅引入软件来快速获得高质量的高精度IMRT计划结果。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Image Reconstruction Algorithm Using Weighted Mean of Ordered-Subsets EM and MART for Computed Tomography
  • DOI:
    10.3390/math10224277
  • 发表时间:
    2022-11-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Abou Al-Ola,Omar M.;Kasai,Ryosuke;Yoshinaga,Tetsuya
  • 通讯作者:
    Yoshinaga,Tetsuya
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吉永 哲哉其他文献

Hellinger 距離の最小化に基づくCT画像再構成
基于Hellinger距离最小化的CT图像重建
  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    水田 希咲;山口 雄作;兒島 雄志;吉永 哲哉
  • 通讯作者:
    吉永 哲哉
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构建顺序 CT 图像重建算法的新方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    立石 貴代子;山口 雄作;兒島 雄志;吉永 哲哉
  • 通讯作者:
    吉永 哲哉
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  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
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    田中 義浩;吉永 哲哉;今井裕,小川英夫,真鍋武嗣,木村公洋,南谷哲宏
  • 通讯作者:
    今井裕,小川英夫,真鍋武嗣,木村公洋,南谷哲宏
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    山口 雄作;吉永 哲哉
  • 通讯作者:
    吉永 哲哉
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    池田 大輔;水田 希咲;山口 雄作;兒島 雄志;吉永 哲哉
  • 通讯作者:
    吉永 哲哉

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    2024
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    $ 2.08万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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    $ 2.08万
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    $ 2.08万
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    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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    2020
  • 资助金额:
    $ 2.08万
  • 项目类别:
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  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 2.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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  • 批准号:
    20K11690
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 2.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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作者:{{ showInfoDetail.author }}

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