3-Dimensional High-resolution Estimation of Dose Distribution from Sparsely Measured Data under Respiratory Displacement

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R4年度は以下の事項を行った．(a)被ばく線量を抑えるため少ない角度サンプリング数のもとでのコーンビームおよびパラレルビームのプロジェクションデータから再構成を行い，それぞれについてデータ補間により画質改善を行い評価した．データ補間は機械学習を用い取得データの内挿により計算した．また(b)がん領域の形状を再現するためのキーとなる角度で鮮明な分布を得る目的で，コーンビームおよびパラレルビームについて，角度範囲の収集区間を限定（部分収取）して再構成を行い画質評価した．(a)について線量分布の画像の質が改善された結果が得られている．とくに(b)について線量分布画像の質は補間により改善されるものの高周波成分の再現が弱く改善余地があるため，(a)(b)について適正なデータ補間が成されるよう実用上での画質評価も加味して改良を進めている．また，(c)撮影時の呼吸性移動を伴う場合の画質改善のため，疑似腫瘍を含む模型（ファントム）を呼吸性移動を模擬した環境下で計測して，呼吸性移動を伴うファントムのコーンビームCTデータ，および呼吸性移動の動きデータを用いた．呼吸性移動の下では再構成した像が劣化するため，動きデータと撮像データを同期し，あわせてサンプリング間隔のあいた部分を内挿することで動きによる画質劣化の低減を進めた．(c)の実験について，画像誘導放射線治療に用いる4次元（時間・空間）コーンビームCTの撮影時間短縮に有用であることが期待され実用的となるよう行った．