放射線治療で得られる疎な医用画像情報に対する深層画像処理の安定要件の探索

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放射線治療において医用画像は治療前や治療期間内，治療後など多くの場面で用いられている．特に，治療期間内の位置照合時に得られる医用画像情報は情報量が少ない（以下，疎な）一方，治療の効果および副作用に関する生体情報を含有している可能性がある．近年の情報処理技術の発展に伴い，医用画像に対して深層学習を用いた画像処理や解析（以下，深層画像処理）が適用され始めているものの，処理の自由度が高いために解析の安定条件に課題があり，汎用的に利用されていないのが現状である．本研究では，放射線治療で得られる疎な医用画像情報に着目し，安全かつ有効に利用可能な深層画像処理の要件を勘案した上で，深層画像処理の安定化を図ることを目的とする．当該年度は以下のことを実施した．(1) 本研究では高精度放射線治療を実施する患者を対象とし，前年度に引き続き医用画像および基本情報の取得と蓄積を行った．対象疾患および治療法は，限局性前立腺癌に対する体幹部定位放射線治療および頭蓋内腫瘍に対する頭部定位放射線治療とした．(2) 放射線治療を実施するためには，医用画像を用いて標的や正常組織を判別することが必要である．前年度に引き続き，深層画像処理を用いた臓器の判別（セグメンテーション）について，その具体的手法や学習数，適切なハイパーパラメータの探索を行った．探索結果の評価には治療計画時の臓器の判別結果と深層画像処理による結果から類似度を算出した．(3) 深層学習を用いて，CT画像の画質改善や情報が少ないデータから再構成を行う手法を開発している．