多目的線量体積制約に基づく動的強度変調放射線治療計画法の開発

基于多目标剂量体积约束的动态调强放射治疗计划方法的发展

基本信息

  • 批准号:
    21K04080
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.08万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

強度変調放射線治療 (IMRT) 計画を実現する原理は,照射ビーム係数に関する評価関数の最適化問題に帰着される.本研究代表者は,先行研究において,線量体積制約および平均線量制約を満たす状況を表す acceptable の概念をこの分野で新しく導入し,すべての線量制約が acceptable とは限らない精度の高い治療計画が要求される困難な問題に対し,必ず満たすべき制約条件と可能な限り制約に近づけたい条件に分離して最適化問題を定式化し,解決法の開発に成功した.ただし,可能な限り近づけたい条件を複数に与えると,より高精度な治療計画を効率的に実現できるが,現方法では解決できない.この困難な問題に対し,線量制約を未知数として問題を定式化する新しい理論の構築可能性を想起した.前年度において,必須の部分的線量体積制約を満足させると同時に優先度が相対的に低い残りの線量制約に係る複数の評価関数を最小化させる問題設定に対し,線量制約を未知数とした最適化問題を微分方程式系の初期値問題に帰着させる理論を構成した.令和4年度は,まず,提案法の演算を高速化させるため微分方程式系の数値離散による反復法を開発した.当初予想していた MLEM 型だけでなく,冪指数パラメータを導入した PDEM 型,および MART 型の反復アルゴリズムを導出することに成功した (名称は,逐次 CT 画像再構成法の原理とのアナロジーから呼称した).さらに,各提案アルゴリズムに対応した微分方程式系にみられる解が正値を保ち,理想的な解との距離が反復により単調減少する性質を理論的に証明した.次に,提案原理を3次元画像へ対応させるプログラム開発に着手し,部分的に作成できたことで完成への目処がついた.達成により,既存の IMRT 設備においてもソフトウェアの導入だけで高品質・高精度の IMRT 計画結果を高速に得ることが可能となる.
The strength of the radiation therapy (IMRT) project is based on the principle of radiation therapy, and the problem of optimization is very important. The representative of this study, we will first study how to measure the number of people in this study. We will first study how to measure the average quantity. The concept of acceptable is very important in this study. In order to improve the accuracy of the acceptable system, it is necessary to limit the conditions of the problem, the conditions may be limited to the formulation of the optimization problem, and the solution method can be used to solve the problem. In order to solve the problem of high precision, we can now solve the problem of high precision. The problem is difficult, and the quantity of the unknown number of problems is not known. The possibility of the new theory is not clear. The necessary part of the mass system is the same as that of the low-temperature residual quantity system, which minimizes the complexity of the problem, and the differential equation of the problem of optimization of the unknown number of variables. The differential equation of the optimization problem is an important problem in the early stage of the experiment. The theory of theory is in harmony. The proposed method calculates the differential equation system of high-speed computer simulation. It is expected that the MLEM model will be converted into the PDEM model, and the MART model will show the success of the computer. The principle of the CT portrait is reconstructed step by step, and the principle of the proposal is that the differential equation is the correct solution, and the ideal solution is to understand the theoretical basis of the theoretical theory. for the second time, the principle of the proposal is three times. Part of the system is completed. The existing IMRT appliance is loaded with high-quality, high-precision IMRT program results. The results show that high-speed performance may be difficult.

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Image Reconstruction Algorithm Using Weighted Mean of Ordered-Subsets EM and MART for Computed Tomography
  • DOI:
    10.3390/math10224277
  • 发表时间:
    2022-11-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Abou Al-Ola,Omar M.;Kasai,Ryosuke;Yoshinaga,Tetsuya
  • 通讯作者:
    Yoshinaga,Tetsuya
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

吉永 哲哉其他文献

Hellinger 距離の最小化に基づくCT画像再構成
基于Hellinger距离最小化的CT图像重建
  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    水田 希咲;山口 雄作;兒島 雄志;吉永 哲哉
  • 通讯作者:
    吉永 哲哉
逐次CT画像再構成アルゴリズム構築の新しいアプローチ
构建顺序 CT 图像重建算法的新方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    立石 貴代子;山口 雄作;兒島 雄志;吉永 哲哉
  • 通讯作者:
    吉永 哲哉
野辺山45m鏡への多波長バンド同時観測システム導入
野边山45m镜同步多波段观测系统简介
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    田中 義浩;吉永 哲哉;今井裕,小川英夫,真鍋武嗣,木村公洋,南谷哲宏
  • 通讯作者:
    今井裕,小川英夫,真鍋武嗣,木村公洋,南谷哲宏
雑音低減のための乗法的連続時間CT画像再構成法
乘法连续时间CT图像降噪重建方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    山口 雄作;吉永 哲哉
  • 通讯作者:
    吉永 哲哉
ヘリンガー距離の最小化に基づく動的再構成法のX線CT画像への適用
基于Hellinger距离最小化的动态重建方法在X射线CT图像中的应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    池田 大輔;水田 希咲;山口 雄作;兒島 雄志;吉永 哲哉
  • 通讯作者:
    吉永 哲哉

吉永 哲哉的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('吉永 哲哉', 18)}}的其他基金

可変線量制約法を用いた高精度強度変調放射線治療計画法の開発
使用可变剂量约束法开发高精度调强放射治疗计划方法
  • 批准号:
    24K07507
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
核磁気共鳴画像の撮像中に生じた被写体の動きによる偽像を除去する方法の開発
开发一种消除核磁共振成像期间主体运动造成的伪影的方法
  • 批准号:
    06858095
  • 财政年份:
    1994
  • 资助金额:
    $ 2.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)

相似海外基金

解再構築型の組合せ最適化問題に対する計算容易性および計算困難性の解明
解重构型组合优化问题的可计算性和难度的阐明
  • 批准号:
    24K02902
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
離散最適化問題に対する多様な解発見のためのアルゴリズム理論基盤の構築
为寻找离散优化问题的多种解决方案奠定算法理论基础
  • 批准号:
    23K28034
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
最適化問題の圧縮表現に基づく効率的最適化スキームの確立
基于优化问题压缩表示的高效优化方案的建立
  • 批准号:
    23K28038
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
発展的最適化問題のための理論保証付き乱択ベイズ最適化法の構築と材料分野への応用
具有进化优化问题理论保证的随机贝叶斯优化方法的构建及其在材料领域的应用
  • 批准号:
    24K20847
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
錐最適化理論に基づく協同配送ルート最適化問題に対する数値解法の開発
基于锥优化理论的协同配送路径优化问题数值求解方法发展
  • 批准号:
    24K14836
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
現実に現れる組合せ最適化問題の暗黙知を反映するメタヒューリスティクスの開発
元启发法的发展反映了现实中出现的组合优化问题的隐性知识
  • 批准号:
    24K17472
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
制約付き最適化問題に対する部分空間法の構築と機械学習への応用
约束优化问题的子空间方法的构建及其在机器学习中的应用
  • 批准号:
    23K28041
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
組合せ最適化問題に対する解の唯一化における計算複雑さの研究
组合优化问题统一解的计算复杂度研究
  • 批准号:
    24K02898
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
種々の最適化問題に対する良いQUBO定式化の構築とその特徴解明
针对各种优化问题构建良好的 QUBO 公式并阐明其特性
  • 批准号:
    24K07944
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
多面体的手法と離散構造を用いた組合せ最適化問題の解法
使用多面体方法和离散结构解决组合优化问题
  • 批准号:
    24K02901
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了