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Development of basic technology for next-generation MR-guided radiation therapy based on biofunctional dynamic information

基于生物功能动态信息的下一代磁共振引导放射治疗基础技术开发

基本信息

批准号：
22K07777
负责人：
澁谷景子
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Osaka Metropolitan 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 2026-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究の目的は、難治性である進行がんに対し、放射線治療期間中の腫瘍の生体機能動態情報を抽出し、その変化に適応させる次世代高精度放射線治療のための基盤技術を開発することである。高磁場MRI一体型放射線治療装置は、日々の体内変化に対し高精度に照射位置を適応させることで、その日の患者体内で計画線量分布を再現する即時適応放射線治療を可能とするものである。しかしながら、難治性である進行がんにおいては、放射線感受性の高い正常臓器が標的に広範囲に近接することが多く、日々の形態変化に照射位置を適応させるのみでは、治療成績の劇的な向上は見込めない。治療期間中の腫瘍、正常組織の生体機能情報変化を早期に捉え、その変化に適応することのできる強力な局所的治療介入ができれば、難治癌における治療成績の革新的な向上が期待できると考える。今年度はデータベース構築のため、Windowsサーバー機能を有したNAS上にDICOMサーバーを構築し、高磁場MRI一体型放射線治療装置とのMRIデータのDICOM通信を可能にした。Pythonコードを用いて転送されたMRIデータのDICOMヘッダ情報を基に、患者、治療日、撮影シーケンス毎にMRIデータを自動階層化するシステムを構築した。また、PythonコードであるPyRadiomicsを用いて各治療日に撮影した拡散強調MRIの画像特徴量分析、ならびにデルタ医用画像特徴量分析を実施し、治療期間中の画像特徴量変化を明らかにした。さらに、照射中のリアルタイムMR画像の解析にも着手し、非DICOM系MR画像データの数値化、AIを用いた直交2断面2DMRIデータからの3D-MRIデータの再構築を可能にする基盤システムを構築した。

The purpose of this study is to extract and adapt the dynamic information of tumor biological function during radiotherapy, and to develop the substrate technology for next generation high-precision radiotherapy. The high magnetic field MRI integrated radiation therapy device is capable of real-time adaptation of radiation therapy to high precision irradiation position in vivo and reconstruction of planned radiation dose distribution in vivo. The radiation sensitivity is high, and the target area is close to the radiation location. During the treatment period, the biological function information of tumors and normal tissues is changed, and the early detection, transformation, and adaptation are expected. This year's DICOM server architecture and Windows server functionality are available on NAS. The DICOM server architecture and MRI server communications are possible for high field MRI integrated radiotherapy devices. Python software is used to automatically hierarchize MRI data based on patient, treatment date, and imaging information. PyRadiomics is used to analyze MRI image features on each treatment day, and to analyze medical image features during treatment. In addition, the analysis of 3D-MRI images in the irradiation process starts with the digitization of non-DICOM-based MR images, and the reconstruction of 3D-MRI images using orthogonal 2-section 2DMRI images is possible.