Image quality improvement of Cone-beam CT by use of deep learning and transfer learning

利用深度学习和迁移学习提高锥束CT图像质量

• 批准号: 20K08073
• 负责人: 名和 要武
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 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-20K08073/
• 关键词: 深層学習; 画質改善; 医学物理; 医用画像; 情報理論; 情報工学

放射線治療におけるCone-beam CT（CBCT）は、画像誘導放射線治療において照射の位置照合に使用されているが、治療効果を向上させる様々な発展的利用が期待されている。CBCTはコーン状の線束を用いることから散乱線によるノイズが顕著であり、画質改善はその有効利用において必須の要素技術である。本研究は深層学習を用いてCBCTを画質改善し、その発展的利用法を検討するとともに、画質改善技術を他施設や他部位の画像にも汎化性をもって適用できる枠組みを構築することを目的とする。当該年度は以下を実施した。１）敵対的ネットワーク（Generative Adversarial Network: GAN）を用いたCBCT画質改善技術を、megavoltage CT（MVCT）に応用し、ロス関数の改良により、少ない症例数でMVCTを画質改善する新たな手法を構築した。２）発展的利用として、特徴量解析による放射線治療後の予後予測モデルの構築を行った。３）発展的利用として、深層学習を用いた臓器の自動輪郭抽出を検討した。特に２）については、CBCTの発展的利用のための探索研究の一つとして、救急医学分野の医用画像の特徴量解析を行い、画質が特徴量に与える影響を精査した。本研究については日本医学物理学会で発表を行った。

Radiotherapy に お け る Cone - beam CT (CBCT) は portraits, induction of radiotherapy に お い て irradiation の position as close に use さ れ て い る が upward, treatment of unseen fruit を さ せ る others 々 な 発 exhibition use が expect さ れ て い る. CBCT は コ ー ン shape の harness を with い る こ と か ら scattered line に よ る ノ イ ズ が 顕 the で あ り, quality improvement は そ の a sharper use に お い て must の elements technical で あ る. This study は deep learning を with い て CBCT を quality improving し, そ の 発 show using the method of を beg す 検 る と と も に, set up quality improvement technology を tarshish や he parts の portrait に も generalization を も っ て applicable で き る 枠 group み を build す る こ と を purpose と す る. In that year, た below を implements た. 1) The Adversarial Network of the adversarial: ネットワ, ネットワ GAN) を with い た CBCT を quality improvement technology, megavoltage CT (MVCT) に 応 し, ロ ス masato several modified に の よ り, less な い disease cases で MVCT を quality improve す る new た な gimmick を build し た. 2) The utilization of と て, characteristic quantity analysis による, post-radiotherapy sample pretreatment モデ, <s:1> construction を and った. 3) The utilization of exhibitions is と て, deep learning is を, と た is used, and the automatic wheel extraction of を検 is carried out to discuss た た. に 2) に つ い て は, CBCT の 発 exhibition use の た め の exploration study の つ と し て portraits, emergency medical eset の medical の line analytical を い 徴 quantity, quality, が に 徴 quantity and え る affect を check し た. This study is published by the Japanese Society of Medical Physics in で, を, and った.

项目成果

左乳癌乳房全切除術後照射における3D-CRTとVMATの比較および呼吸性移動の検討

3D-CRT与VMAT在左乳腺癌术后放疗中的比较及呼吸运动研究

• 发表时间: 2020
• 作者: 野沢 勇樹;扇田 真美;名和 要武;太田 岳史;尾崎 翔;仲本 宗泰;山下 英臣;中川 恵一
• 通讯作者: 中川 恵一

強度変調回転治療中に取得したCBCT画像に対する深層学習を用いた画質改善の試み

尝试使用深度学习来提高强度调制旋转治疗期间获取的 CBCT 图像的图像质量

• 发表时间: 2020
• 作者: 青木 淳;今江 禄一;竹中 重治;鍛冶 静雄;木田 智士;名和 要武;松田 佳奈子;竹内 幸浩;三枝 茂輝;佐々木 克剛;一宇 佑太;中川 恵一;山下 英臣;岩永 秀幸;阿部 修
• 通讯作者: 阿部 修

東京大学医学部附属病院 放射線科 放射線治療部門 > 研究・業績

东京大学医院放射线治疗科、放射线科 > 研究与成果

Case Report: Anaplastic Astrocytoma Treated with Postoperative Radiotherapy Using Flattening Filter-Free Volumetric Arc Therapy (FFF-VMAT) during Pregnancy Acceptable Fetal Dosimetry

病例报告：妊娠期间使用扁平无滤器体积弧疗法 (FFF-VMAT) 进行术后放射治疗可接受的胎儿剂量测定

• DOI: 10.4236/jct.2020.1111063
• 发表时间: 2020
• 期刊: Journal of Cancer Therapy
• 作者: Noyama Tomoyuki;Takahashi Wataru;Nozawa Yuki;Nawa Kanabu;Yamashita Hideomi;Abe Osamu;Nakagawa Keiichi
• 通讯作者: Nakagawa Keiichi

Training modality conversion models with small data and its application to MVCT to kVCT conversion

小数据训练模态转换模型及其在MVCT到kVCT转换中的应用

• 发表时间: 2021
• 作者: Ozaki S;Kaji S;Nawa K;Imae T;Aoki A;Nakamoto T;Ohta T;Nozawa Y;Haga A;Nakagawa K
• 通讯作者: Nakagawa K