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

利用技术估计患者体内实际剂量分布的创新质子束治疗研究

• 批准号: 19J23279
• 负责人: 増田 孝充
• 金额: $ 1.98万
• 依托单位: Tokyo Women's Medical University
• 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
• 起止时间: 2019-04-25 至 2022-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19J23279/
• 关键词: 陽子線治療; PETイメージング; 線量分布推定アルゴリズム; PETシミュレーション; 医学物理; 粒子線治療; 体内線量推定技術

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。

Our new コ は ロ ナ ウ イ ル ス adapting just-in-time inventory の influence が improve し, yoko line treatment facilities に お け る PET determination be 験 を plural に cross back り be applied で き た. に, in recent years, の yoko line therapy に お い て mainstream と な っ て い る moving な ス キ ャ ニ ン グ ZhaoSheFa の PET measuring デ ー タ を new た に obtain す る こ と が で き た. そ こ で, yesterday's annual ま で に open 発 し た PET シ ミ ュ レ ー シ ョ ン presumption and び line quantity distribution ア ル ゴ リ ズ ム を ス キ ャ ニ ン グ irradiation に 応 seaborne で き る よ う line company, zhang を っ た. Specific に は, ス キ ャ ニ ン グ irradiation に お け る complex 雑 な ス ポ ッ ト · レ イ ヤ の ー exposure time structure を reflect し た PET portraits を must る た め に, Event - by - Event の リ ス ト デ ー タ を parsing す る プ ロ グ ラ ム を made し た. The nuclear seed is released at に and ポジトロ <e:1> times to generate と decrement をモデ and する. The calculation method を establishes the た. Open 発 し た gimmick で は レ イ ヤ ー their の distribution を ベ ー ス に し な が ら ス ポ ッ ト their の time structure を reflect す る ハ イ ブ リ ッ ド モ デ ル を using し た. こ れ に よ り computation part, computational が い advance と necessary minimum standard の リ ア ル タ イ ム computation part に points け る こ と が で き, yoko irradiation に リ ア ル タ イ ム で results を output す る こ と が may に な っ た. ま た, ス キ ャ ニ ン グ irradiation で は half life が below 1 second の ultra short half life nuclide の send with が に big き seaborne く な る こ と が points か っ た. モ ン テ カ ル ロ シ ミ ュ レ ー シ ョ ン を with い て ultra short half life nuclide の generation を り し, cutting ポ ジ ト ロ ン の レ ン ジ unseen fruit contains を め た Activity distribution を analytic calculation で め る ア ル ゴ リ ズ ム を new た に open 発 し た. The <s:1> research achievements of this year are に, に, て, て, international societies で, を, ongoing を, and the original paper を is being written である. の research during the 3 years を tong じ に て, yoko irradiation よ っ て patient に generated す る ポ ジ ト ロ ン released radionuclide の Activity distribution を リ ア ル タ イ ム presumption で す る PET シ ミ ュ レ ー シ ョ ン へ び patients and with さ れ た be dose を visualization す る dose distribution presumption ア ル ゴ リ ズ ム の を establish basic principles す る こ と が で き Youdaoplaceholder0.

项目成果

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

• 发表时间: 2020
• 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.
• 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.
• 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

• 发表时间: 2020
• 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.