寡分割高精度放射線治療に資するデータ駆動型アプローチの創出

创建有助于大分割高精度放射治疗的数据驱动方法

基本信息

  • 批准号:
    22H03021
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 10.9万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
  • 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

CBCT画像上のアーチファクトを除去する方法を開発した.膵臓癌23症例の治療計画用CT(pCT)を使用した.pCTのAxial画像中心に撮影角度が200°の回転撮影を想定した疑似投影画像(synthetic DRR:sDRR)を生成し,疑似CBCT(sCBCT)を再構成した.sCBCT画像のアーチファクトは,sDRR画像生成過程において蠕動運動の大きさや周期等を変動させることで再現した.14症例(910スライス組)のpCT-sCBCTデータのペアを学習データとして,CycleGANとpix2pixを用いてsCBCTのアーチファクト低減(AR)学習モデルを構築した.その後,学習データとは異なる9症例(585スライス組)から生成したpCT-sCBCTデータを用いて,AR処理後のsCBCT画像とpCT画像の画質評価指標(平均絶対誤差:MAE,構造的類似性:SSIM)を算出した.AR処理前のsCBCT画像のMAEおよびSSIMの中央値は60.0 HUおよび0.52であったが,CycleGANでは32.3 HUおよび0.60,pix2pixでは26.9 HUおよび0.62へと改善した.一方,非侵襲な動体追尾照射を実現する方法として,CBCT投影画像から抽出した横隔膜波形を活用した腫瘍位置予測モデル(PM)構築法を開発した.透視撮影の最初の60秒をPM構築時間とし,透視撮影から横隔膜の頭尾方向移動量を高時空間分解能で表すAmsterdam shroud(AS)信号を取得した.4D-CBCT波形の振幅と位相をAS信号により補正した後,外部呼吸信号と補正後波形からPMを構築した.撮影時間の残り10秒間においてPMの予測誤差を算出した.その結果,3次元予測誤差が3 mm以内であった割合は85.3%であった.
The method of removing the stain on the CBCT image is to open it. CT (pCT) was used in the treatment plan of 23 cases of breast cancer. pCT's Axial image center has a imaging angle of 200°, and the imaging angle is 200°. The imaging is supposed to be a suspected projection image (synthetic DRR: sDRR), and the suspected CBCT (sCBCT) is reconstructed. sCBCT image generation process, sDRR image generation process, peristalsis movement, periodicity, etc., movement, movement, reproduction, etc. 14 cases (910スライス group)のpCT-sCBCTデータのペアを学データとして, Cycle GANとpix2pixをLearn モデルをconstructed using いてsCBCTのアーチファクト reduce (AR). After that, we studied 9 cases of different cases (585 スライス group) and used いて to generate pCT-sCBCT using いて. The image quality evaluation index (mean absolute error: MAE, structural similarity: SSIM) of the post-processed sCBCT image and pCT image was calculated. Before AR processing, sCBCT image of MAE center of SSIM is 60.0, HU is 0.52, CycleGAN is 32.3, HU is 0.60, pix2pix is 26.9 HUおよび0.62へと Improvementした. On the one hand, the method of non-invasive rear-end irradiation of the moving body is used, and the CBCT projection image is extracted and the diaphragm waveform is used to predict the location of the tumor. The construction method of PM (PM) is also used. The PM construction time of the first 60 seconds of the fluoroscopic imaging is the same, and the amount of head-to-caudal movement of the diaphragm of the fluoroscopic imaging is high in the time-space resolution and the Amsterdam shroud (AS) signal is obtained. After correcting the amplitude and phase of the 4D-CBCT waveform, the AS signal was corrected, and the corrected waveform of the external respiratory signal was constructed using PM. The estimated error of PM in the remaining 10 seconds of the shooting time is calculated. As a result, the 3-dimensional prediction error is within 3 mm, and the result is 85.3%.

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Development of Markerless Intra-Fraction Motion Prediction in Image-Guided Radiotherapy Based On Deep Learning
基于深度学习的图像引导放射治疗中无标记分次内运动预测的发展
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Zhou D;Nakamura M;Mukumoto N;Matsuo Y;Mizowaki T
  • 通讯作者:
    Mizowaki T
三次元変位場の学習に基づく腹部臓器を対象とした2D/3D深層画像位置合わせ
基于3D位移场学习的腹部器官2D/3D深度图像配准
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    三浦 龍人;中村 光宏;中尾 恵
  • 通讯作者:
    中尾 恵
Restoration of Body Outside Field-Of-View On CT Images Using Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks
使用循环一致的生成对抗网络在 CT 图像上恢复视场外的身体
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Arimoto K;Nakamura M;Hirashima H;Nakao M;Mizowaki T
  • 通讯作者:
    Mizowaki T
CT画像間の変位場を用いたStyle Mixingの評価と解析
使用 CT 图像之间的位移场评估和分析风格混合
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    栗山 由也;中村 光宏;中尾 恵
  • 通讯作者:
    中尾 恵
Determination of Population-Based Anisotropic Margin for Uterus and Cervix During a Course of Magnetic Resonance-Guided Intensity-Modulated Radiation Therapy
磁共振引导调强放射治疗过程中基于人群的子宫和宫颈各向异性边缘的确定
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kishigami Y;Nakamura M;Nakao M;Okamoto H;Takahashi A;Igaki H
  • 通讯作者:
    Igaki H
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グラフ畳み込みネットワークを用いた単一X-ray 画像からの3次元臓器形状の再構成
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  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Fei Tong;中尾 恵;武 淑瓊;中村 光宏;松田 哲也
  • 通讯作者:
    松田 哲也
呼吸性変位を表現可能な複数臓器の統計的変位モデル構築の試み
尝试构建能够表达呼吸位移的多器官统计位移模型
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    岩井 泰児;中尾 恵;中村 光宏;松田 哲也
  • 通讯作者:
    松田 哲也
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    中村 光宏;山崎 託;山本 嶺;三好 匠;田中 良明
  • 通讯作者:
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    中村 光宏;山崎 託;山本 嶺;三好 匠;田中 良明
  • 通讯作者:
    田中 良明
Cone-Beam CT画像の画質改善を目的とした3次元敵対的生成ネットワークの提案
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
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  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    羽瀬 拓視;中尾 恵;今西 勁峰;中村 光宏;松田 哲也
  • 通讯作者:
    松田 哲也

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    $ 10.9万
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