Development of four-dimensional radiotherapy planning technology using deep learning-based prediction of motion interplay

利用基于深度学习的运动相互作用预测开发四维放射治疗计划技术

• 批准号: 20K08022
• 负责人: 秋野 祐一
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K08022/
• 关键词: 放射線治療; 呼吸性移動; 人工知能; Interplay効果; ４次元放射線治療; Interplay effects; 四次元治療計画; 深層学習; 強度変調放射線治療; 放射線治療精度; 粒子線治療; 治療計画

本研究では、呼吸性移動のある肺がんや肝臓がんに対して高精度放射線治療を行う際に、その放射線治療のビームにも存在する時間変化が臓器の動きと相互作用を起こすinterplay効果について予測することを目的としている。さらに複雑な計算が必要とされる放射線治療において、深層学習を用いたアプローチで取り組むことを目的としている。今年度は肺がん及び肝臓がんの呼吸性移動に対して動体追尾照射を行った際に呼吸性移動によって線量分布が乱れる程度を確率的手法を用いて解析する方法を開発した。肝臓がんについては体内金属マーカーと体表面の動きを４次元シネCT画像を用いて解析し、その位相シフトから動体追尾の精度の悪化を予測した。また患者の治療データから抽出された腫瘍および体表面の動きを三次元動体ファントムを用いて再現し、実際に模擬ターゲットを追尾するように治療装置を動かして追尾精度を評価した。これらの追尾精度の情報をもとに確率的手法を用いて腫瘍に投与される放射線量の変化を評価する方法を開発した。さらに、深層学習の技術を応用し、通常のCT画像からデュアルエナジーCTで得られるような仮想単色X線画像を生成する技術を開発した。これにより腫瘍の造影領域をより明瞭に表現し、正確な治療に役立てることができると考えられる。呼吸性移動と同様に、腫瘍の存在範囲を同定するプロセスに含まれる不確かさは放射線を投与する領域の拡大につながるため、これらの不確かさを低減することにより、患者の負担を低減し、より優れた線量分布の実現・治療成績の向上にもつながると期待される。

The purpose of this study is to predict the effects of respiratory movement on the timing of high-precision radiotherapy. In addition, the calculation of radiation therapy is necessary, and deep learning is used to select the target group. This year, the method of analyzing the respiratory movement of lung and liver during the operation of animal rear-end irradiation is developed. 4-D CT images are used to analyze and predict the accuracy of moving objects. The patient's treatment device is extracted from the tumor and the surface of the body. The three-dimensional motion of the patient is reproduced in the middle of the treatment device. The simulation of the patient's treatment device is carried out. The accuracy of the treatment device is evaluated. A method for evaluating the accuracy of radiation is developed. Now, deep learning technology is applied, and common CT images are obtained. The technology of generating single color X-ray images is developed. The imaging field of the tumor is clear, and the correct treatment is established. Respiratory mobility, the presence of tumors, the presence of tumors, the presence of radiation, the presence of radiation, the presence

项目成果

Evaluation of the Differences Between Measurements in Multiple Institutions and Calculation Modeled by Representative Beam Data in Prostate VMAT Plan

前列腺 VMAT 计划中多个机构测量结果之间差异的评估和通过代表性射束数据建模的计算

• DOI: 10.21873/invivo.11937
• 发表时间: 2020
• 期刊: in vivo
• 影响因子: 2.3
• 作者: Kenji Hirata; Osamu Manabe;Keiichi Magota;Sho Furuya;Tohru Shiga;Kohsuke Kudo;城戸 輝仁;Hironao Goto
• 通讯作者: Hironao Goto

Characterization of microSilicon diode detector for electron beam dosimetry

用于电子束剂量测定的微硅二极管探测器的表征

• 发表时间: 2020
• 作者: Yuichi Akino;Masateru Fujiwara;Akari Kaneko;Takashi Masutani;Hirokazu Mizuno;Fumiaki Isohashi;Osamu Suzuki;Yuji Seo;Keisuke Tamari;Kazuhiko Ogawa
• 通讯作者: Kazuhiko Ogawa

Development of reference plan-based verification system for intracavitary brachytherapy for uterine cervical cancer

基于参考计划的宫颈癌腔内近距离治疗验证系统的开发

• 发表时间: 2021
• 作者: Akino Y;Isohashi F;Arimura T;Seo Y;Tamari K;Hirata T;Hayashi K;Ogawa K
• 通讯作者: Ogawa K

Repositioning accuracy of a novel thermoplastic mask for head and neck cancer radiotherapy

• DOI: 10.1016/j.ejmp.2020.05.005
• 发表时间: 2020-06-01
• 期刊: PHYSICA MEDICA-EUROPEAN JOURNAL OF MEDICAL PHYSICS
• 影响因子: 3.4
• 作者: Fukao, Mari;Okamura, Keita;Seo, Yuji
• 通讯作者: Seo, Yuji

Characteristics of microSilicon diode detector for electron beam dosimetry

电子束剂量测定用微硅二极管探测器的特点

• DOI: 10.1093/jrr/rrab085
• 发表时间: 2021
• 期刊: Journal of Radiation Research
• 影响因子: 2
• 作者: Akino Y;Das IJ;Fujiwara M;Kaneko A;Masutani T;Mizuno H;Isohashi F;Suzuki O;Seo Y;Tamari K;Ogawa K
• 通讯作者: Ogawa K