サイクルGANを用いた転移性脳腫瘍へのマルチモダリティ画像誘導放射線治療法の実現

使用循环GAN实现转移性脑肿瘤的多模态图像引导放疗

基本信息

批准号：
22K07778
负责人：
臼井桂介
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Juntendo 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 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究課題では、転移性脳腫瘍に対する高精度放射線治療法の照射精度を支援するための画像情報を人工知能を用いて構築することを目指しており、本研究ではCTおよびコーンビームCTとMRIを相互画像変換したマルチモダリティ画像誘導放射線治療法を実現することが目的である。当該年度の研究計画は、サイクル敵対生成ネットワークによる深層学習のための入力画像データベースの構築を構築することと、相互画像変換処理を実現する独自の深層学習モデルの整備することであった。当該年度は深層学習用の頭部画像データを収集するため、世界中の公開画像データベースを検索し、放射線治療用画像の学習に転用可能なCT、MRIおよびコーンビームCT画像を抽出した。その結果、CTおよびMRI画像は5000枚以上の画像データを確保可能であるが、コーンビームCT画像の公開データは非常に小数であることがわかった。本研究の深層学習に利用可能な頭部画像データ（CTおよびMRI）は、提供先の承認を得た後の自施設のデータサーバにダウンロードし、深層学習に利用可能な環境を構築した。次に相互画像変換処理のための深層学習モデルとして、先行してサイクル敵対生成ネットワークを構築し、その画像合成精度を検証した。検証には胸部CT画像および胸部コーンビームCT画像を利用し、低画質の胸部コーンビームCT画像を高画質な胸部CT画像へ合成する深層学習モデルを構築した。その結果、合成画像は原画像の画質の大きく近づき、画像を構成する画素値も原画像のCT値に近似した値を示すことができた。さらに本合成画像を用いた放射線治療の線量計算分布を計算したところ、合成した胸部コーンビームCT画像の線量計算値は通常の胸部CT画像のものと約5%以下の精度で一致することができた。本研究内容は論文化し、2編の英語論文を公開することができた。

该研究项目旨在利用人工智能构建图像信息来支持转移性脑肿瘤高精度放射治疗的照射精度，目的是实现具有图像转换的多模态图像引导放射治疗方法。今年的研究计划是利用循环生成对抗网络构建深度学习的输入图像数据库，并开发独特的深度学习模型来实现相互图像转换处理。为了收集用于深度学习的头部图像数据，我们搜索了世界各地的公共图像数据库，并提取了可用于学习放射治疗图像的CT、MRI和锥束CT图像。结果发现，虽然可以确保 CT 和 MRI 图像超过 5,000 个图像数据，但锥束 CT 图像的公开数据却非常少。本研究中可用于深度学习的头部图像数据（CT和MRI）在获得提供商的批准后下载到我们自己设施的数据服务器上，我们创建了一个可用于深度学习的环境。接下来，我们构建了循环对抗生成网络作为相互图像转换处理的深度学习模型，并验证了其图像合成的准确性。为了进行验证，我们使用胸部 CT 图像和胸部锥束 CT 图像构建了深度学习模型，将低质量的胸部锥束 CT 图像合成为高质量的胸部 CT 图像。结果，合成图像的图像质量非常接近原始图像，并且组成图像的像素值也能够显示接近原始图像的CT值的值图像。此外，当我们使用该合成图像计算放射治疗的剂量计算分布时，我们发现合成胸部锥束 CT 图像的计算剂量值与常规胸部 CT 图像的剂量值相匹配，准确度约为 5% 或少。该研究内容以论文形式发表，发表英文论文两篇。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

サイクル敵対生成ネットワークを用いた胸部4次元コーンビームCTによる適応放射線治療法の実現

利用循环对抗生成网络实现胸部 4D 锥形束 CT 自适应放疗

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
臼井桂介;礒邊哲;原直哉;尾川浩一
通讯作者：
尾川浩一

シミュレーションデータを用いた条件付き敵対生成ネットワークによるスパース投影CTの画質改善

使用模拟数据的条件生成对抗网络改善稀疏投影 CT 的图像质量

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
神山彩絵; 臼井桂介; 室伊三男; 有田晃大; 後藤政実; 坂野康昌; 京極伸介; 代田浩之
通讯作者：
代田浩之

A cycle generative adversarial network for improving the quality of four-dimensional cone-beam computed tomography images.

用于提高四维锥形束计算机断层扫描图像质量的循环生成对抗网络。

DOI：
10.1186/s13014-022-02042-1
发表时间：
2022-04-07
期刊：
影响因子：
3.6
作者：
Usui K;Ogawa K;Goto M;Sakano Y;Kyougoku S;Daida H
通讯作者：
Daida H

Image Quality Improvement for Chest Four-Dimensional Cone-Beam Computed Tomography by Cycle-Generative Adversarial Network

通过循环生成对抗网络提高胸部四维锥形束计算机断层扫描的图像质量

DOI：
10.11409/mit.40.37
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Keisuke USUI; Koichi OGAWA; Masami GOTO; Yasuaki SAKANO; Shinsuke KYOGOKU; Hiroyuki DAIDA
通讯作者：
Hiroyuki DAIDA

条件付き敵対生成ネットワークによる頭部MRIのモーションアーチファクトの補正効果

使用条件生成对抗网络校正头部 MRI 运动伪影的效果