線量分布と治療中CBCTの画像特徴量を用いたレディオミクス研究
【研究分野】医学物理学・放射線技術学
【研究キーワード】
レディオミクス解析 / 画質改善 / 機械学習 / 深層学習 / 医学物理 / Radiomics / 特徴量解析 / 医学物理学 / Ｒadiomics / 放射線 / 情報工学
【研究成果の概要】
本研究はレディオミクス解析により、治療計画CT画像、線量分布、治療中CBCT画像等の医用画像が含む画像特徴量から、治療の奏効や予後を高精度に推定する新たなパターン認識システムを開発することを目的とした。特徴量を高精度に抽出する上で、医用画像の画質改善は必須の要素技術である。画像特徴量を抽出する際の前処理として、深層学習を用いてCBCTを画質改善する手法を構築した。また腫瘍の輪郭が画像特徴量に与える影響について精査した。線量分布から抽出された特徴量について線量計算アルゴリズムや計算グリッドサイズに対する依存性を検討した。
【研究の社会的意義】
レディオミクス解析における画質改善の重要性を明らかにし、深層学習を用いた医用画像の画質改善の手法を構築した。また線量分布に対するレディオミクス解析について線量計算のパラメターに対する詳細な検討を行った。
【研究代表者】
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2021-03-31
【配分額】4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)