Radiomics解析を応用させた高精度画像レジストレーションアルゴリズムの開発

应用放射组学分析开发高精度图像配准算法

基本信息

批准号：
19K17161
负责人：
家子義朗
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Iwate Medical University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的はRadiomics解析を非剛体画像レジストレーション（deformable image registration：DIR）技術に応用し、より精度の高いDIRアルゴリズムを開発することである。治療期間中の腫瘍縮小や体型変化による再計画を行った場合でも線量評価を正しく行い患者個別の最適な放射線治療を提供するために、異なる体型や呼吸位相におけるCT画像間でのDIRを高い精度で行う必要がある。2022年度は、Radiomicsを用いたDIRアルゴリズムの開発を行い、その精度評価を実施した。10症例の胸部4次元CT画像において、目標画像を最大呼気相画像、被変形画像を最大吸気相画像としてDIRを行い、従来のDIRアルゴリズムとのDIR誤差を比較した。本研究では、CT画像を直接DIRするのではなく、まず目標画像と被変形画像であるCT画像をそれぞれRadiomics mapに変換した。これは画像フィルタ処理のように、局所的にRadiomics特徴量値を計算することによって、CT値からRadiomics特徴量値へと変換した。次に、そのRadiomics mapどうしにおいてDIRを行った。最後に、そのDIRによって得られたボクセルベースの画像変形量情報を用いて被変形画像であるCT画像を変形し、変形画像を生成した。結果、開発したDIRアルゴリズムは、CT画像を直接DIRする従来アルゴリズムと比較し、低いDIR誤差を示した（3次元のDIR誤差 [95th percentile] において3.98 mmに対して2.49 mm）。尚、本研究において発明したRadiomicsを応用したDIRアルゴリズムに関して、特許出願まで行った。

这项研究的目的是将放射线学分析应用于非刚性图像登记（DIR）技术以开发更准确的DIR算法。即使在治疗期间进行肿瘤减少或体形变化，即使降低肿瘤或重新设计肿瘤，也可以正确评估剂量的CT图像之间的DIR，以正确评估剂量并提供最佳的患者特异性放射治疗。在2022财年，我们使用放射线学开发了DIR算法，并评估了其准确性。在10个病例的胸部的4维CT图像中，使用目标图像作为最大呼气相图像和变形图像作为最大灵感相位图像进行DIR，并比较使用常规DIR算法的DIR误差。在这项研究中，我们首先将目标图像和CT图像（即变形图像）转换为放射线图。通过局部计算放射线特征值，例如图像滤波，将其从CT值转换为放射线特征值。接下来，我们在放射线图上执行了DIR。最后，使用DIR获得的基于体素的图像转换量信息进行了转换的CT图像，该图像被转换，并生成了变形的图像。结果，与直接DIR CT图像的常规算法相比，开发的DIR算法显示出较低的DIR误差（2.49 mm对3.98 mm的3D DIR误差[95％]）。此外，我们甚至还提交了针对本研究中发明的放射线学的DIR算法的专利申请。