CBCT画像ベースの装置との干渉を考慮したオンライン適応放射線治療システムの開発

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適応放射線治療では、治療期間中の病巣の変化や臓器の位置移動や変形に合わせて最適化し再計画する。近年、さらに拡張されたオンライン適応放射線療法が臨床現場に導入されている。その際、治療直前に行う再計画の作業量や作業時間がネックとなる。その負担を軽減することを目的としたMRI (Magnetic Resonance Imaging)画像を用いた専用装置が上市されたが、設置場所の確保やコスト面等により導入施設はまだまだ限られている。また、従来の治療では考慮する必要性がなかった電子密度や出射2次電子が磁界から受ける力により戻ってくることに起因する表面線量の増大等の知見の蓄積に時間を要する。本研究では、既存のCBCT(Cone-Beam Computed Tomography)搭載型の治療装置を用いて、再計画におけるCBCT画像の再構成から線量分布予測までの処理を短時間で可能とする、CBCT画像ベースのシステム開発を目指している。本年度は、CBCT画像から抽出した重要臓器や照射標的の解剖情報から線量分布を予測可能の一つとして、前立腺を対象としたCTセグメンテーションの自動化を検討した。オンライン適応放射線療では、解剖学的情報が変化するため、毎日の検証画像を用いて治療計画を立て直す必要がある。しかし、手動によるセグメンテーションは多大な時間を要し、また、観察者間の精度のばらつきにより日常的な使用は制限される。そこで、前立腺放射線治療計画を対象として、patch-wised(PW) U-netベース自動骨盤CTセグメンテーションモデルを考案し、従来の非PW U-netモデル(C-U-net)と比較して、セグメンテーションの精度検証を行った。