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Volume 68, Issue 8 （August 2023）

臨床放射線 68巻8号（2023年8月発行）

Japanese English

診療

機械学習を用いた位置照合用CT画像再構成の取り組み Reconstructing computed tomography for image-guided radiotherapy using machine learning 若林紘平 ¹ , 山下倫太朗 ¹ , 荒牧修平 ¹ , 朝生智之 ¹ , 平田真則 ¹ , Wenxin Li ¹ , 坂本昌隆 ² , 矢田隆一 ³ , 小西憲太 ¹ , 中村和正 ^1,2 Kohei Wakabayashi ¹ ¹浜松医科大学　放射線腫瘍学講座 ²浜松医科大学医学部附属病院　放射線部 ³浜松医科大学　地域医療学講座 ¹Department of Radiation Oncology Hamamatsu University School of Medicine キーワード：機械学習 , 画像誘導放射線治療 , CT Keyword: 機械学習 , 画像誘導放射線治療 , CT pp.799-805

発行日 2023年8月10日 Published Date 2023/8/10

DOI https://doi.org/10.18888/rp.0000002421

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Abstract 文献概要
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参考文献 Reference

image-guided radiotherapy（IGRT）は照射前や照射間に撮影された画像を利用して患者の位置や姿勢を修正する技術であり，intensity-modulated radiotherapy（IMRT）や定位照射などの高精度治療を含む大部分の放射線治療において重要である。多くの施設でcone-beam computed tomography（CBCT）やkV-X線画像，MV-X線画像によるX線画像照合が利用されている。

In this study, we evaluated delineated organ contours’ similarity of CT images reconstructed from 2D images and evaluated reconstruction methods. Pseudo CT images were reconstructed from DRR created from the planning CT of 5 breast cancer patients using GAN. The similarity between the planning CT image and the pseudo CT image in the lungs, heart, and thoracic spine was compared using the Dice coefficient. The Dice coefficient for both lungs and the heart were＞0.8, but the thoracic spine was 0.46～0.78. While the organ reproducibility accuracy is low, it was possible to reconstruct the CT image from the 2D image. We will consider reconstructing the virtual CT image from the two-dimensional image for position matching.