ニューラルネットワークによる定位集光照射の治療計画支援システム

使用神经网络的立体定向聚焦照射治疗计划支持系统

• 批准号: 08770745
• 负责人: 北村 正幸
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Keio University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1996
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1996 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-08770745/
• 关键词: 定位集光照射; ニューラルネットワーク; 放射線治療; 治療計画装置

【はじめに】定位集光照射はX線を集中照射し周囲の組織の放射線障害を減少させる。定位集光照射はパラメータが多く3次元での空間線量分布を理解する必要がある。今回、我々はニューラルネットワークシステムを用いて最適なパラメータの決定を試みた。【材料と方法】パーソナルコンピュータ(COMPAQ prolinea 5100)上で3層のバックプロパゲーションアルゴリズムを用いて過去の定位集光照射症例に基づいた2つのニューラルネットワーク(NSCI,DCC)を設計した。入力層はNCSIは病巣の面積、体積、円周長、表面積の4要素、DCCは面積、体積、円周長、表面積、円形指標1(面積/円周長)、球形指標1(体積/表面積)、円形指標2(円形指標1の平方根)、球形指標2(球形指標1の平方根)から構成されている。これらの値は最大値により標準化された。CT画像をトレースしたトレーニングデータを10例とした。5例が1門(NCSI=1)、5例が2門以上(NCSI>1)であった。3例は円柱コリメータの直径が10mm(DCC=10mm)、3例が20mm(DCC=20mm)、残りが30mm(DCC=30mm)であった。このニューラルネットワークの最適な構造を探すために、隠れ層の要素数を1から10まで変化させた。NCSIのニューラルネットワークにおいて、出力層の要素数を1とし"NCSI=1"を0.99、"NCSI>1"を0.01を表すものとした。DCCのニューラルネットワークおいては、出力層の要素数を3とした。それぞれの要素数は10mm、20mm、30mmを表している。【結果】このニューラルネットワークを用いて15症例の実験を行った。NCSIのニューラルネットワークでは12例で正確であった。DCCでは、10例で正確であった。我々の実験の結果はニューラルネットワークが良い制度で定位集光照射を支援できることを示した。

【 じめに じめに】 Targeted concentrated light irradiation on <s:1> X-rays を and concentrated irradiation on the 囲 <s:1> tissue of the otorhinolarynx を reduces させる radiation obstruction. The positioning of concentrated light irradiation <s:1> パラメ タが タが タが multiple く three-dimensional で spatial linear quantity distribution を understanding する is necessary がある. Today, I'm back 々 は ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク シ ス テ ム を with い て optimum な パ ラ メ ー タ の decided to try を み た. パ material と method 】 【 ー ソ ナ ル コ ン ピ ュ ー タ (5100) COMPAQ prolinea で 3 layer の バ ッ ク プ ロ パ ゲ ー シ ョ ン ア ル ゴ リ ズ ム を with い て past cases の positioning set light に base づ い た 2 つ の ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク (NSCI, (DCC) を design し た. The four elements of area, volume, circumferential length and surface area of the force layer ら NCSI, DCC されて area, volume, circumferential length, surface area, circumferential shape index 1(area/circumferential length), spherical shape index 1(volume/surface area), circumferential shape index 2(square root of circumferential shape index 1), spherical shape index 2(square root of spherical shape index 1) ら ら constitute されて る る る. Youdaoplaceholder0 れら れら value れら maximum value によ によ された standardization された. CT images: をトレ をトレ ス ニ たトレ たトレ ニ ニ グデ タを タを10 cases と た. Five cases が1 subject (NCSI=1), five cases が more than 2 subjects (NCSI>1)であった. 3 cases は has drifted back towards &yen; column コ リ メ ー タ の が 10 mm diameter (DCC) = 10 mm), 3 cases of が 20 mm (DCC) = 20 mm) and residual り が 30 mm (DCC) = 30 mm) で あ っ た. こ の ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク の optimum な tectonic を agent す た め に, government れ の elements number を 1 か ら 10 ま で variations change さ せ た. NCSI の ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク に お い て の elements, the output layer number 1 と を し 0.99, "NCSI = 1" を "NCSI > 1" を を table 0.01 す も の と し た. DCC ニュ ニュ ラ ラ ラ ネットワ ネットワ ネットワ お お て て た, output layer <s:1> element number を3と た た. Youdaoplaceholder0 number of elements それぞれ 10mm, 20mm, 30mmを table て て る る. 【 Result 】 <s:1> ニュ ニュ ラ ラ ネットワ ネットワ を を を を 15 cases を experience を った. NCSI ニュ ニュ ラ ラ ネットワ ネットワ ネットワ で で で 12 cases で correct であった. DCCで で, 10 cases で correct であった. I 々 の be 験 の results は ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク が good い で positioning set light を support で き る こ と を shown し た.