PET/CT画像を用いた深層学習に基づく放射線治療計画支援システムの開発

使用PET/CT图像开发基于深度学习的放射治疗计划支持系统

• 批准号: 21K18088
• 负责人: 三本 拓也
• 金额: $ 1.58万
• 依托单位: Teikyo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K18088/
• 关键词: PET; GTV; Deep Learning; DCNN; brain

放射線治療計画における治療体積の決定に陽電子放射断層撮影（Positron Emission Tomography：PET）から得られる機能画像を利用する試みがされている。放射線治療における治療体積は、肉眼的腫瘍体積(Gross tumor volume: GTV)に基づき治療の計画がされており、GTVを描出する一般的な方法は、治療計画CTの画像上で放射線治療専門医が手動によって病変を描出する方法である。しかし、GTVの描出は複雑な部位で時間を要し、かつ主観的手法であるため経験年数によって描出精度が異なる。本研究では、放射線治療計画を支援するためPET/CT検査における２つのモダリティ画像（PET画像とCT画像）を用いた深層学習によりGTVを自動描出するソフトウェアを開発する。本年度は、放射線治療計画を支援するためにMethionine-PET/CT検査における２つのモダリティ画像を用いた深層学習により、GTVを自動描出するためのネットワークを構築した。プログラミング言語Pythonで構築したネットワークは、5階層のU-Netアーキテクチャである。構築したモデルが描画したGTVと放射線治療専門医が描画したGTVの一致度をDiceスコアにより評価した。また、教師データ（放射線治療医が描出したGTV）と推論データ（AIが描出したGTV）を重ね合わせたFusion画像を作成し、それぞれの画像が色で区別できるように塗り分けてモデルの性能を客観的に評価した。データセットは、Methionine-PET/CT検査を実施して脳腫瘍を有していた20症例で、PET画像とCT画像をそれぞれトレーニングデータ、検証データ、テストデータの３つに分けて学習を行った。CT画像のみとPET画像のみで学習したときの自動描出の平均Diceスコアは、それぞれ40%と63%であった。

The radiotherapy program における treatment volume is determined by に Positron Emission Tomography (PET) ら られる functional imaging を using する test みがされて る る る. Treatment of radiotherapy に お け る は volume, the eye is swollen sores volume (Gross tumor volume: GTV) に base づ の き treatment plan が さ れ て お り, GTV を trace す る general は な method, treatment plan CT の で 専 door medical radiation treatment in this portrait が manual に よ っ て disease - を trace す る method で あ る. し か し, GTV の trace は complex 雑 な place want で time を し, か つ main 観 gimmick で あ る た め 経 験 years に よ っ て trace precision が different な る. This study で は, radiation treatment plan を support す る た め PET/CT check 検 に お け る 2 つ の モ ダ リ テ ィ portrait portraits (PET portraits と CT) を い た deep learning に よ り GTV を automatic trace す る ソ フ ト ウ ェ ア を open 発 す る. は this year, radiation treatment plan を support す る た め に Methionine - PET/CT check 検 に お け る 2 つ の モ ダ リ テ ィ portrait を with い た deep learning に よ り, GTV を automatic trace す る た め の ネ ッ ト ワ ー ク を build し た. Youdaoplaceholder0 \ n \ nプ ログラ グ グ \ n \ npython で \ n \ n<s:1> たネットワ \ n \ nキ テ \ n \ nfive-level <s:1> U-Netア キテ キテ チャである チャである. Build し た モ デ ル が painted し た GTV と radiotherapy 専 door d が painted し た GTV の consistency を Dice ス コ ア に よ り review 価 し た. ま た, teachers デ ー タ (medical radiation treatment of が trace し た GTV) と inference デ ー タ (AI が trace し た GTV) を heavy ね close わ せ た Fusion portrait を し, consummate そ れ ぞ れ の portrait で が color difference で き る よ う に tu り points け て モ デ ル の performance を guest 観 に review 価 し た. デ ー タ セ ッ ト は, Methionine, PET/CT 検 を be applied し て 脳 swollen sores を have し て い た 20 cases で portraits, PET portraits と CT を そ れ ぞ れ ト レ ー ニ ン グ デ ー タ, 検 デ ー タ, テ ス ト デ ー タ の 3 つ に points け を line っ て learning た. CT picture の み と PET portraits の み で learning し た と き の automatic trace の average Dice ス コ ア は, そ れ ぞ れ 40% 63% と で あ っ た.

项目成果

Validation of breast PET device for breast cancer diagnosis

乳腺 PET 设备诊断乳腺癌的验证

• 发表时间: 2022
• 期刊: BIO Clinica
• 作者: Hirose Umi;Yusaku Maeda;and Hidekuni Takao;takuya mitsumoto;takuya mitsumoto
• 通讯作者: takuya mitsumoto

PET Research in Clinical Oncology

临床肿瘤学 PET 研究

• 发表时间: 2022
• 期刊: 医学物理
• 作者: Hirose Umi;Yusaku Maeda;and Hidekuni Takao;takuya mitsumoto
• 通讯作者: takuya mitsumoto

Research on the use of PET images in radiation therapy planning

PET图像在放射治疗计划中的应用研究

• 发表时间: 2022
• 期刊: Precision Medicine
• 作者: Hirose Umi;Yusaku Maeda;and Hidekuni Takao;takuya mitsumoto;takuya mitsumoto;takuya mitsumoto
• 通讯作者: takuya mitsumoto