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患者個別治療効果に基づく適応放射線治療に向けた新規コーンビームCTシステムの開発

开发基于个体患者治疗效果的新型锥形束CT系统，用于自适应放射治疗

基本信息

批准号：
19K17170
负责人：
湯淺勇紀
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Yamaguchi University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は、前年度に構築した胸部および腹部の仮想DECT(Dual energy computed tomography)画像生成モデルおよび仮想非造影CT画像を生成するモデルの訓練症例数の増加に取り組んだ。訓練対象は、胸部、腹部ともに前年度まで対象としていた10名から80名へと増加させた。これにより、前述のモデルの汎用性能の向上を図ることができた。また、対象症例の増加により、モデルが過学習を起こしていないか評価するための症例の取得も可能となり、モデルの汎用性能の評価が可能となった。評価方法に関しては、前年までの手法と同様に、取得したCT画像と真のCT画像と比較することで精度評価した。評価項目は、MAE(mean absolute error)、CT値とした。また、それぞれの画像のヒストグラムを算出し、HI（histogram intersection）の値を算出することで画像の類似度評価を行った。また、訓練時の評価曲線についても過学習の評価項目とした。取得したCT画像と真のＣＴ画像のMAEは、胸部、腹部ともに10HU(hounsfield unit)以下の値となり、モデルにより取得したCT画像は真の画像と良く一致した値となった。ヒストグラムについては、取得したCT画像と真のCT画像とで良く一致しており、HI値も0.9以上となった。訓練時の評価曲線に関しては、評価症例において過学習を起こしていないことが示された。以上から、前年度に構築されたモデルの精度を低下させることなく、汎用性能を向上することが可能であることが示された。

This year, compared with the previous year, the number of training cases of breast and abdomen DECT(Dual energy computed tomography) image generation and non-contrast CT image generation increased. The training target is chest, abdomen, and the previous year's target is 80. This is the first time I've ever seen such a thing. Increase in the number of symptoms, increase in the number of symptoms, increase in the number of The evaluation method is related to the accuracy evaluation of the previous year's CT images. The evaluation items are: MAE(mean absolute error), CT (mean absolute error). In addition, the table of images and the value of HI (histogram intersection) are calculated to evaluate the similarity of the images. The evaluation curve of the training time is set to the evaluation item of the learning time. Get CT images and true CT images with MAE below 10HU(hounsfield unit) For example, if you want to get a CT image, you can get a CT image. If you want to get a CT image, you can get a CT image. If you want to get a CT image, you can get a CT image. The evaluation curve of training time is related to the evaluation of symptoms and learning. The accuracy of the above construction is low, and the general performance is high.