深層学習で画質改善したCBCT画像を用いた積算投与線量分布構築システムの開発

使用 CBCT 图像开发累积剂量分布构建系统，通过深度学习提高图像质量

• 批准号: 21K07639
• 负责人: 竹中 重治
• 金额: $ 2.08万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 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 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K07639/
• 关键词: 深層学習; 画質改善; 放射線治療; CBCT画像; 積算線量分布; DIR

放射線治療はがんの三大治療法の1つとして確立している．放射線治療の中でも体幹部定位放射線治療(stereotactic body radiation therapy：SBRT)や強度変調放射線治療(intensity modulated radiotherapy：IMRT)は高精度な治療法であり，治療時の標的や正常組織の位置精度が重要である．治療時の位置合わせとして，放射線治療装置に付属されているCBCT(cone beam computed tomography)が利用されている．一方，放射線治療において，実際に患者に投与された線量分布を求め，評価することは正確な治療効果や副作用の予測という観点で重要である．治療直前や治療中に撮像するCBCT画像は標的や正常組織の位置を反映してはいるものの，放射線治療の計画時に撮像されるCT画像と比較して画質が悪く，線量計算に用いることができない．本研究では，深層学習によって画質改善したCBCT画像を用いて，治療期間内に患者に投与された積算線量分布を構築するシステムを開発することを目的とする．研究期間内には、①深層学習を活用して撮像されたCBCT画像を画質改善し，生成された画像の定量評価や視覚評価を行う．②生成された画像に対して線量計算し投与線量分布を求める.③DIR(deformable image registration)を用いて各治療日の投与線量分布を治療計画用CT画像に合わせ込み，積算させる.④構築した線量分布から，標的や正常組織への投与線量を治療 計画と比較し評価する.当該年度では前立腺癌を対象として，画質改善されたCBCT画像に対して線量計算を行い，投与線量分布を求めた．求めた線量分布を治療計画と比較し、評価を行った．ここまでの研究成果を国内の学術大会で発表した．

放射疗法已被确定为癌症的三种主要治疗方法之一。在放射治疗中，立体定向的身体放射治疗（SBRT）和强度调节放射疗法（IMRT）是高度准确的治疗方法，治疗过程中正常组织的靶和位置准确性很重要。辐射疗法连接的锥束计算机断层扫描（CBCT）用于在治疗过程中对齐疗法。另一方面，在放射疗法中，在准确预测治疗效果和副作用方面，获得和评估实际给予患者的剂量分布很重要。尽管在治疗之前或期间拍摄的CBCT图像反映了目标和正常组织位置，但与放射疗法计划中拍摄的CT图像相比，图像质量较差，不能用于剂量计算。这项研究旨在开发一种系统，该系统使用CBCT图像通过深度学习改善图像质量的CBCT图像来构建治疗期内给患者施用的综合剂量分布。在研究期间，1）利用深度学习来提高CBCT图像的图像质量，并将对生成的图像进行定量和视觉评估。 2）生成图像的剂量计算以确定剂量分布。 3）DIR（可变形图像登记）用于调整每个治疗日的剂量分布，以匹配CT图像以进行治疗计划，然后累积。 4）DIR用于将剂量分布与靶标和正常组织与治疗计划进行比较并评估。在今年，对前列腺癌图像质量提高的CBCT图像进行了剂量计算，并确定了剂量分布。将确定的剂量分布与治疗计划进行了比较并进行了评估。这些研究的结果已在国内学术会议上提出。

项目成果

深層学習により画質改善したCBCT画像を用いた積算線量分布の構築

使用 CBCT 图像构建累积剂量分布，通过深度学习提高图像质量

• 发表时间: 2022
• 作者: Toyohara;J.;Tago;T.;Fujimaki;R.;Hirano;K.;Iwai;K.;Tanaka;H.;竹中重治，今江禄一，青木淳，松田佳奈子，境紀行，鍛冶静雄，岩永秀幸，山下英臣，阿部修．
• 通讯作者: 竹中重治，今江禄一，青木淳，松田佳奈子，境紀行，鍛冶静雄，岩永秀幸，山下英臣，阿部修．