患者体内中の実線量分布推定技術による革新的陽子線治療法の研究
患者体内中の実線量分布推定技術による革新的陽子線治療法の研究
批准号:
19J23279
负责人:
増田 孝充
金额:
$1.98万
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份:
2019
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
2019-04-25 至 2022-03-31
中文摘要
今年度は新型コロナウイルス感染症の影響が改善し、陽子線治療施設におけるPET測定実験を複数回に渡り実施できた。特に、近年の陽子線治療において主流となっている動的なスキャニング照射法のPET計測データを新たに取得することができた。そこで、昨年度までに開発したPETシミュレーション及び線量分布推定アルゴリズムをスキャニング照射に対応できるよう拡張を行った。具体的には、スキャニング照射における複雑なスポット・レイヤー照射の時間構造を反映したPET画像を得るために、Event-by-Eventのリストデータを解析するプログラムを作成した。次に、ポジトロン放出核種の生成と減衰をモデル化する計算手法を確立した。開発した手法ではレイヤー毎の分布をベースにしながらスポット毎の時間構造を反映するハイブリッドモデルを採用した。これにより、計算量が多い事前計算部分と必要最低限のリアルタイム計算部分に分けることができ、陽子線照射中にリアルタイムで結果を出力することが可能になった。また、スキャニング照射では半減期が1秒以下の超短半減期核種の寄与が相対的に大きくなることが分かった。モンテカルロシミュレーションを用いて超短半減期核種の生成量を割り出し、ポジトロンのレンジ効果を含めたActivity分布を解析計算で求めるアルゴリズムを新たに開発した。今年度の研究成果については国際学会での発表を実施し、原著論文を執筆中である。3年間の研究期間を通じて、陽子線照射によって患者体内に生成するポジトロン放出核種のActivity分布をリアルタイムで推定するPETシミュレーション及び患者へ投与された実線量を可視化する線量分布推定アルゴリズムの基礎原理を確立することができた。
英文摘要
今年度は新型コロナウイルス感染症の影響が改善し、陽子線治療施設におけるPET測定実験を複数回に渡り実施できた。特に、近年の陽子線治療において主流となっている動的なスキャニング照射法のPET計測データを新たに取得することができた。そこで、昨年度までに開発したPETシミュレーション及び線量分布推定アルゴリズムをスキャニング照射に対応できるよう拡張を行った。具体的には、スキャニング照射における複雑なスポット・レイヤー照射の時間構造を反映したPET画像を得るために、Event-by-Eventのリストデータを解析するプログラムを作成した。次に、ポジトロン放出核種の生成と減衰をモデル化する計算手法を確立した。開発した手法ではレイヤー毎の分布をベースにしながらスポット毎の時間構造を反映するハイブリッドモデルを採用した。これにより、計算量が多い事前計算部分と必要最低限のリアルタイム計算部分に分けることができ、陽子線照射中にリアルタイムで結果を出力することが可能になった。また、スキャニング照射では半減期が1秒以下の超短半減期核種の寄与が相対的に大きくなることが分かった。モンテカルロシミュレーションを用いて超短半減期核種の生成量を割り出し、ポジトロンのレンジ効果を含めたActivity分布を解析計算で求めるアルゴリズムを新たに開発した。今年度の研究成果については国際学会での発表を実施し、原著論文を執筆中である。3年間の研究期間を通じて、陽子線照射によって患者体内に生成するポジトロン放出核種のActivity分布をリアルタイムで推定するPETシミュレーション及び患者へ投与された実線量を可視化する線量分布推定アルゴリズムの基礎原理を確立することができた。
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Proton dose estimation in human body phantom using PET based on the ML-EM algorithm
基于 ML-EM 算法的 PET 人体模型质子剂量估计
DOI:
--
发表时间:
2020
期刊:
影响因子:
--
作者:
[Takamitsu Masuda, Teiji Nishio, Akira Sano, and Kumiko Karasawa]
通讯作者:
and Kumiko Karasawa
Extension of the ML-EM algorithm for dose estimation using PET in proton therapy: application to an inhomogeneous target
质子治疗中使用 PET 进行剂量估计的 ML-EM 算法的扩展:应用于不均匀目标
DOI:
10.1088/1361-6560/ab98cf
发表时间:
2020
期刊:
Phys. Med. Biol.
影响因子:
--
作者:
[T. Masuda, T. Nishio, A. Sano, K. Karasawa]
通讯作者:
K. Karasawa
Development of simple proton system with novel correction methods of proton scattering
采用新颖的质子散射校正方法开发简单的质子系统
DOI:
10.1016/j.nima.2018.05.034
发表时间:
2018
期刊:
Nucl. Instrum. Method.
影响因子:
--
作者:
[M. Takabe, T. Masuda, M. Arimoto, J. Kataoka, K. Sueoka, T. Maruhashi, S. Tanaka, T. Nishio, T. Toshito, M. Kimura, T. Inaniwa]
通讯作者:
T. Inaniwa
Proton dose estimation using PET: extension of the ML-EM algorithm to inhomogeneous targets
使用 PET 估计质子剂量:将 ML-EM 算法扩展到非均匀目标
DOI:
--
发表时间:
2020
期刊:
影响因子:
--
作者:
[Takamitsu Masuda, Teiji Nishio, Akira Sano, and Kumiko Karasawa]
通讯作者:
and Kumiko Karasawa
ML-EM algorithm for dose estimation using PET in proton therapy
质子治疗中使用 PET 进行剂量估计的 ML-EM 算法
DOI:
10.1088/1361-6560/ab3276
发表时间:
2019
期刊:
Physics in Medicine and Biology
影响因子:
3.5
作者:
[T. Masuda, T. Nishio, A. Sano, K. Karasawa, Masuda,T.; Nishio,T.; Kataoka,J.; Arimoto,M.; Sano,A.; Karasawa,K.]
通讯作者:
Masuda,T.; Nishio,T.; Kataoka,J.; Arimoto,M.; Sano,A.; Karasawa,K.
共 7 条
腫瘍と正常組織の放射線感受性を考慮したマルチイオン治療法の確立
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批准号:24K18780
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项目类别:Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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资助金额:$3.0万
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财政年份:2024
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负责人:増田 孝充
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依托单位:
Development of an analytical model for PET-based range verification in heavy ion therapy
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批准号:22K20873
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项目类别:Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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资助金额:$1.83万
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财政年份:2022
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负责人:増田 孝充
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依托单位:
海外基金