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

考虑CBCT图像设备干扰的在线自适应放疗系统的开发

• 批准号: 22K07811
• 负责人: 澤田 晃
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: Kyoto College of Medical Science
• 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-22K07811/
• 关键词: 適応放射線治療; CBCT; 衝突検出

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。

Optimization of radiation therapy, re-planning of changes in the disease during treatment, movement of the device's position, and reshaping of the device. In recent years, radiotherapy has been introduced into the clinical setting of radiotherapy. The amount of work and the time of the work should be adjusted according to the situation before treatment and re-planning. MRI (Magnetic Resonance) Imaging) image processing equipment is put on the market, the installation location is secured, and the installation facilities are introduced into the facility.また、従来のtreatmentではConsiderationするNecessityがなかったElectron densityやEmission of secondary electronsがMagnetic boundaryからReceiveける力により戻ってくることにcause するsurface line amountのincrease and so onのknowledgeのaccumulationにtimeを要する. This study is based on the existing CBCT (Cone-Beam Computed Tomography) equipped type treatment device, re-planned CBCT image reconstruction line Prediction of volume distribution is possible in a short period of time, and CBCT imaging is possible in a short period of time. This year, CBCT images were used to extract important organs, anatomical information on irradiation targets, and radiation dose distribution. Test possible の一つとして, anterior prostate gland を対 resemble としたCT セグメンテーションのautomatic を検した. Radiation therapy is suitable for all patients, anatomy information is changed and images are used every day, and the treatment plan is straight and necessary.しかし、Manual によるセグメンテーションはHow much time をTo し、また、Observer's precision is limited to daily use. PW U-net モデル(C-U-net) is a comparison tool, and a セグメンテーションのaccuracy test is performed.