造影下低エネルギーX線照射による被ばく線量定量化及び新規放射線治療法実現性の検討

对比增强低能X射线照射剂量的量化及新放疗方法的可行性研究

基本信息

批准号：
20K16727
负责人：
河原大輔
金额：
$ 2.33万
依托单位：
Hiroshima University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K16727/
关键词：
造影剤 Computed Tomography 被ばく線量放射線増感効果線量計算

项目摘要

モンテカルロ計算用に昨年度モデリングしたDual energy CTを使用して造影剤が挿入された場合、挿入されない場合の仮想ファントムを作成し計算を進めている。研究計画では9通りのX線エネルギー(40-120kV)、20通りの造影剤の大きさ(1辺1- 20cmの立方体)、20通りの造影剤濃度(1- 20mg/ml)とし、合計14400通りの線量計算を行う予定であるが、現在までに7種類のエネルギー、20通りの造影剤の大きさ、20通りの造影剤濃度で計算を行い、完了した。引き続き計算を行い、さらに造影剤投与から変化する時間ごとの造影剤濃度に関しても対応可能な造影剤濃度曲線を反映させた線量増加を解析する。低エネルギーX線装置により造影剤下線量増加を活用した新規治療法の開発に取り組んでいる。肝臓癌を想定した新たな治療法（LiPERT）を開発した。現在臨床で行われている放射線治療法と線量分布も比較し、腫瘍部分に大きな線量増加を認め、さらに周辺の正常臓器線量を大きく低減した。今後はさらなる治療技術の改善、適用拡大を図る。

使用去年为蒙特卡罗计算建模的双能 CT，我们通过创建插入或不插入造影剂的虚拟体模来进行计算。研究计划包括 9 种不同的 X 射线能量（40-120 kV）、20 种造影剂尺寸（1-20 cm 立方体）和 20 种造影剂浓度（1-20 mg/ml），总共 14,400 个我们计划计算出预期的剂量，到目前为止我们已经完成了7种能量、20种造影剂规格和20种造影剂浓度的计算。继续计算，我们进一步分析反映造影剂浓度曲线的剂量增加，该曲线可以适应造影剂给药后造影剂浓度随时间的变化。我们正在致力于开发新的治疗方法，利用低能 X 射线设备在造影剂下增加辐射剂量。我们开发了一种新的肝癌治疗方法（LiPERT）。我们还将剂量分布与当前临床放射治疗方法进行了比较，发现肿瘤区域的剂量大幅增加，而周围正常器官的剂量显着减少。未来，我们将致力于进一步完善处理技术并扩大其应用范围。

项目成果

期刊论文数量（12）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Stepwise deep neural network (stepwise-net) for head and neck auto-segmentation on CT images

用于 CT 图像上头颈部自动分割的逐步深度神经网络（stepwise-net）

DOI：
10.1016/j.compbiomed.2022.105295
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
7.7
作者：
Kawahara Daisuke;Tsuneda Masato;Ozawa Shuichi;Okamoto Hiroyuki;Nakamura Mitsuhiro;Nishio Teiji;Saito Akito;Nagata Yasushi
通讯作者：
Nagata Yasushi

Dose compensation based on biological effectiveness due to interruption time for photon radiation therapy

由于光子放射治疗的中断时间，基于生物有效性的剂量补偿

DOI：
10.1259/bjr.20200125
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
Kawahara Daisuke;Nakano Hisashi;Saito Akito;Ozawa Shuichi;Nagata Yasushi
通讯作者：
Nagata Yasushi

Image synthesis with deep convolutional generative adversarial networks for material decomposition in dual-energy CT from a kilovoltage CT

利用深度卷积生成对抗网络进行图像合成，用于千伏 CT 中双能 CT 中的材料分解

DOI：
10.1016/j.compbiomed.2020.104111
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
7.7
作者：
Kawahara Daisuke;Saito Akito;Ozawa Shuichi;Nagata Yasushi
通讯作者：
Nagata Yasushi

Evaluation of metal artefact techniques with same contrast scale for different commercially available dual-energy computed tomography scanners

对不同市售双能计算机断层扫描仪具有相同对比度的金属制品技术的评估

DOI：
10.1007/s13246-020-00854-7
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
4.4
作者：
Kawahara Daisuke;Ozawa Shuichi;Yokomachi Kazushi;Higaki Toru;Shiinoki Takehiro;Fujioka Chikako;Saito Akito;Miki Kentaro;Kimura Tomoki;Murakami Yuji;Awai Kazuo;Nagata Yasushi
通讯作者：
Nagata Yasushi

Image synthesis of monoenergetic CT image in dual‐energy CT using kilovoltage CT with deep convolutional generative adversarial networks

使用千伏 CT 和深度卷积生成对抗网络对双能 CT 中的单能 CT 图像进行图像合成