Development of basic technology for next-generation MR-guided radiation therapy based on biofunctional dynamic information

基于生物功能动态信息的下一代磁共振引导放射治疗基础技术开发

基本信息

批准号：
22K07777
负责人：
澁谷景子
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Osaka Metropolitan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究の目的は、難治性である進行がんに対し、放射線治療期間中の腫瘍の生体機能動態情報を抽出し、その変化に適応させる次世代高精度放射線治療のための基盤技術を開発することである。高磁場MRI一体型放射線治療装置は、日々の体内変化に対し高精度に照射位置を適応させることで、その日の患者体内で計画線量分布を再現する即時適応放射線治療を可能とするものである。しかしながら、難治性である進行がんにおいては、放射線感受性の高い正常臓器が標的に広範囲に近接することが多く、日々の形態変化に照射位置を適応させるのみでは、治療成績の劇的な向上は見込めない。治療期間中の腫瘍、正常組織の生体機能情報変化を早期に捉え、その変化に適応することのできる強力な局所的治療介入ができれば、難治癌における治療成績の革新的な向上が期待できると考える。今年度はデータベース構築のため、Windowsサーバー機能を有したNAS上にDICOMサーバーを構築し、高磁場MRI一体型放射線治療装置とのMRIデータのDICOM通信を可能にした。Pythonコードを用いて転送されたMRIデータのDICOMヘッダ情報を基に、患者、治療日、撮影シーケンス毎にMRIデータを自動階層化するシステムを構築した。また、PythonコードであるPyRadiomicsを用いて各治療日に撮影した拡散強調MRIの画像特徴量分析、ならびにデルタ医用画像特徴量分析を実施し、治療期間中の画像特徴量変化を明らかにした。さらに、照射中のリアルタイムMR画像の解析にも着手し、非DICOM系MR画像データの数値化、AIを用いた直交2断面2DMRIデータからの3D-MRIデータの再構築を可能にする基盤システムを構築した。

这项研究的目的是开发下一代高精度放射治疗的基础技术，提取放射治疗期间肿瘤生物功能动态的信息，并针对难治性晚期癌症适应肿瘤生物功能的变化。高场 MRI 集成放射治疗系统可实现即时自适应放射治疗，通过根据体内每日变化高精度调整照射位置，重现患者当天计划的剂量分布。然而，在顽固性晚期癌症的情况下，具有高辐射敏感性的正常器官通常位于距离靶标很近的位置，简单地根据日常形态变化调整照射位置并不能显着改善治疗效果。我们相信，如果我们能够在治疗期间尽早发现肿瘤和正常组织的生物学功能信息的变化，并实施能够适应这些变化的强有力的局部治疗干预措施，我们就可以期待顽固性癌症的治疗效果得到革命性的改善。今年，为了建立数据库，我们在具有Windows服务器功能的NAS上搭建了DICOM服务器，实现MRI数据与高磁场MRI一体放疗设备的DICOM通信。我们构建了一个系统，可以使用 Python 代码根据传输的 MRI 数据的 DICOM 标头信息，按患者、治疗日期和成像序列自动对 MRI 数据进行分层。此外，我们使用Python代码PyRadiomics对每个治疗日拍摄的扩散加权MRI图像进行图像特征分析，并进行Delta医学图像特征分析，以明确治疗期间图像特征值的变化。此外，我们已经开始分析照射过程中的实时 MR 图像，并开发了一个平台系统，可以对非 DICOM MR 图像数据进行数字化，并使用 AI 从两个正交横截面 2D MRI 数据重建 3D-MRI 数据。建成。