Development of MR-only urethra-sparing proton treatment planning method for prostate cancer

开发仅 MR 保留尿道的前列腺癌质子治疗计划方法

基本信息

  • 批准号:
    22K15797
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 3万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2026-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

動体追跡陽子線治療システムと磁気共鳴画像(MRI: magnetic resonance image)による非侵襲的な尿道同定法を用いて有害事象のリスクを最小限にした尿道線量低減動体追跡陽子線治療計画技術において、有害事象のリスクだけでなく、治療放射線以外による被ばくも限りなく0にすることが理想である。MRIは、被ばくなく体内の三次元画像を取得できるが、線量計算に必要な電子密度情報を得ることができない。MRIから直接線量計算が可能となれば、尿道線量低減陽子線治療における治療放射線以外の患者の被ばくを0にすることが期待できる。本研究では、深層学習における画質変換技術を応用し、MRIから仮想CT画像を生成することによって、MRI単独での尿道線量低減動体追跡陽子線治療計画技術の開発を目指している。2022年度は、超解像技術の確立と画質変換技術の確立に向けて、計算環境の構築と基盤となる学習モデルを用いた画像生成を実施し、簡易的な評価を実施した。超解像技術の確立として、複数の超解像モデルを用いて尿道の視認性が向上するかどうかを検証し、超解像技術により尿道の視認性が向上することが明らかになった(Yoshimura T et al., PLoS ONE 18(1): e0280076, 2023)。得られた成果の一部について、第8回北海道大学部局横断シンポジウム(2022.10.28)および第1回北大医療AIシンポジウム(2022.11.5, 札幌)にて発表し、第8回北海道大学部局横断シンポジウムでは、研究助成採択銅賞を受賞した。また、本研究の一部を北海道大学医学部保健学科における卒業研究として実施し、令和4年度北海道大学医学部保健学科卒業研究優秀発表賞を受賞した。次年度以降、学習モデルの改良や臨床評価に向けた準備を進めていく予定である。
Magnetic resonance imaging (MRI) is a noninvasive method for determining the presence of adverse events in the urethra, minimizing the presence of adverse events in the urethra, and reducing the presence of adverse events in the urethra. MRI is used to obtain the three-dimensional image of the body, and the electron density information necessary for linear calculation is obtained. MRI direct radiation calculation is possible, urinary tract radiation is reduced, and patients with radiation other than therapeutic radiation are expected to be treated. This study aims to provide guidance for the development of a new technique for the treatment of urinary tract diseases, such as urinary tract low motion tracking and positron ray therapy, using MRI and CT imaging in deep learning. In 2022, the establishment of super-resolution technology, the establishment of image quality conversion technology, the construction of computing environment, the implementation of image generation and the implementation of simple evaluation were carried out. The establishment of the super-resolution technique and the application of the plurality of super-resolution techniques in the visualization of the urethra (Yoshimura T et al., PLoS ONE 18(1): e0280076, 2023)。The 8th Hokkaido University Department Cross-section Report (2022.10.28) and the 1st Peking University Medical AI Report (2022.11.5, Sapporo) were awarded for their achievements. The Department of Health Sciences, Hokkaido University, Department of Health Sciences, Department of Health Sciences, Hokkaido University, Department of Health Sciences, Hokkaido University, Department of Health Sciences, Department of Health Sciences The next year, we will continue to improve the quality of our clinical evaluation.

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
人獣連携によりMR画像-CT画像変換を高精度化する技術の開発~前立腺癌に対するMR画像誘導即時適応尿道線量低減陽子線治療の実現に向けて~
通过人与动物合作,开发提高MR图像-CT图像转换精度的技术〜实现MR图像引导的前列腺癌即时自适应尿道剂量减少质子束治疗〜
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yoshimura T;Shinbo G;Matsuura T; Hashimoto T;Nishioka K;Mori T;Kanehira T;Sugimori H
  • 通讯作者:
    Sugimori H
AIを用いた医用画像の画質改善および画像生成に関する取り組み
与使用人工智能的医学图像的图像质量改进和图像生成相关的举措
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yoshimura T;Shinbo G;Matsuura T; Hashimoto T;Nishioka K;Mori T;Kanehira T;Sugimori H;Yoshimura T
  • 通讯作者:
    Yoshimura T
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

吉村 高明其他文献

深層学習を用いた脳梗塞領域抽出における教師画像の工夫による評価指標の比較
深度学习脑梗死区域提取中教师图像设计评价指标比较
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    森谷 竜馬;吉村 高明;唐 明輝;杉森 博行
  • 通讯作者:
    杉森 博行

吉村 高明的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似海外基金

Radiomics解析を用いた副作用発生率画像の生成とそれに基づく放射線治療計画法の開発
使用放射组学分析生成副作用发生图像并开发基于此的放射治疗计划方法
  • 批准号:
    24K18772
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
機能情報を取り入れた放射線治療計画評価法の確立
结合功能信息的放射治疗计划评估方法的建立
  • 批准号:
    24K10790
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
人工知能に基づく仮想放射線治療計画者の基盤開発
基于人工智能的虚拟放射治疗规划器基础设施开发
  • 批准号:
    24K18826
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
可変線量制約法を用いた高精度強度変調放射線治療計画法の開発
使用可变剂量约束法开发高精度调强放射治疗计划方法
  • 批准号:
    24K07507
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
多目的線量体積制約に基づく動的強度変調放射線治療計画法の開発
基于多目标剂量体积约束的动态调强放射治疗计划方法的发展
  • 批准号:
    21K04080
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
新しい画像変形技術を利用したPET/CT画像に基づく放射線治療計画に関する研究
基于PET/CT图像的新型图像变换技术的放射治疗计划研究
  • 批准号:
    17H00598
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
生物物理学的予後予測モデルに基づく循環型放射線治療計画法の開発
基于生物物理预后预测模型的周期放疗计划方法开发
  • 批准号:
    13J02944
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
放射線治療計画データベースに基づく高精度治療計画支援システムの開発
基于放射治疗计划数据库的高精度治疗计划支持系统开发
  • 批准号:
    10J02858
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
呼吸運動モデルに基づく4次元放射線治療計画の最適化に関する研究
基于呼吸运动模型的4维放射治疗计划优化研究
  • 批准号:
    18790893
  • 财政年份:
    2006
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了