Dynamic Geometry Modeling using AI for Fast and High Accurate Radiation Simulator

使用 AI 进行动态几何建模，实现快速、高精度的辐射模拟器

• 批准号: 22K03653
• 负责人: 木村 彰徳
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: Ashikaga University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K03653/
• 关键词: 放射線シミュレーション; 動的構造モデル; ボリュームデータ可視化; 適応的四面体格子; ディープラーニング

放射線シミュレーションは物理学のみならず，医療，宇宙科学など様々な分野で，治療精度の向上，装置の開発や最適化，非破壊検査装置の開発などでも利用されている．そして，放射線シミュレーションの計算精度を向上させるために，人体，シリコン素子，測定器等のより詳細な構造をモデリングするために，その構造に対して四面体セルを適応的に変化させた適応的四面体格子が用いられている．本研究では，AI技術やGPU（Graphics Processing Unit）を利用し，人体の複雑な形状モデルに対する放射線シミュレーションの高速化及び高精度化を目的としている．さらに，本研究で開発する応用ソフトウェアを公開することを目的としている．放射線医療のために利用される治療計画装置では，患者に照射する放射線の分布を事前に計算するためにシミュレーションが利用されている．がんの放射線治療のためのシミュレーションでは，ターゲットとなるがん病巣やその周辺の臓器に対する線量分布の計算のために用いられ，高精度な計算結果が要求されている．そして，高精度なシミュレーションを行うための一つの要素が患者の高精度な3次元形状モデルである．一方で，近年の人工知能の発展により，医用画像からの多臓器やがん病巣を精度良く効率的に抽出できるようになってきている．人工知能を利用することで，放射線治療シミュレーションで線量分布を計算するターゲット（がん病巣）や重要臓器の設定を効率的に行えるようになると考えている．また，抽出する精度の向上や検証のために，医師や医学物理士によって最適化されたRoI（Region of Interest）で追加学習を行うことも考えられる．

Radiation シ ミ ュ レ ー シ ョ ン は physics の み な ら ず, medicine, space science な ど others 々 な eset で, treatment precision の upward, open device の 発 や optimization, not broken 壊 検 check device の open 発 な ど で も using さ れ て い る. そ し て, radiation シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の calculation accuracy を upward さ せ る た め に, the human body, シ リ コ ン son, meter etc. の よ り detailed な tectonic を モ デ リ ン グ す る た め に, そ の tectonic に し seaborne て tetrahedron セ ル を suitable 応 に variations change さ せ た optimum 応 が tetrahedral grid with い ら れ て い る. This study で は, AI technology や GPU (Graphics Processing Unit) use し を, human body after の 雑 な shape モ デ ル に す seaborne る radiation シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の high speed and び high-precision を purpose と し て い る. さ ら に, this research で open 発 す る 応 with ソ フ ト ウ ェ ア を public す る こ と を purpose と し て い る. Radiation medical の た め に using さ れ る treatment plans device で は, patients に irradiation す の る radiation distribution に を advance calculating す る た め に シ ミ ュ レ ー シ ョ ン が using さ れ て い る. が ん の radiotherapy の た め の シ ミ ュ レ ー シ ョ ン で は, タ ー ゲ ッ ト と な る が ん disease 巣 や そ の weeks 辺 の viscera に す seaborne る の dose distribution calculation の た め に with い ら れ, high-precision な results が requirements さ れ て い る. そ し て, high-precision な シ ミ ュ レ ー シ ョ ン を line う た め の a つ の elements が patients の high-precision な three dimensional shape モ デ ル で あ る. Party で, in recent years の artificial can know の 発 exhibition に よ り, medical portrait か ら の much viscera や が ん disease 巣 を く accuracy good working rate of に drew で き る よ う に な っ て き て い る. Human knowledge to be able to use a す を る こ と で, radiotherapy シ ミ ュ レ ー シ ョ ン で を dose distribution calculation す る タ ー ゲ ッ ト (が ん 巣) や important viscera の set を に line of the working rate え る よ う に な る と exam え て い る. ま た, drew す る precision の upward や 検 card の た め に, physician や physics and medicine に よ っ て optimization さ れ た RoI (Region of Interest) line で additional learning を う こ と も exam え ら れ る.