東北大学大学院医学系研究科放射線腫瘍学分野　医学物理グループ

医学物理グループでは、deformable image registration、4D-CT、MRI-Linac、Radiomics、 A.I.、3D printer、CBCT-based adaptive radiotherapy、DVH-based patient QA、 MLC-based tumor trackingなどの研究を主に行っております。Deformable image registrationの研究成果などは、特許出願および製品化を実現し、また、4D-CTに関連する研究成果も既に臨床にも利用されています。当研究室は、大きな研究成果を達成するために教員や大学院生の個々の研究が一本の線のように上手く繋がり、最終的に大きな研究成果が達成出来るよう全員が研究を行っており、大学院生の研究テーマもそれに則して決定しています。医学物理士としては、その研究成果を臨床にフィードバックさせ、最終的には患者の治療成績向上および副作用低減に繋げることが重要だと考え、そのことを医学物理部門の最大の目標としています。以下に主な研究プロジェクトの概要を示します。

・4D-CTとdeformable image registrationを用いた肺機能画像の開発と放射線治療への応用

肺機能画像を放射線治療に応用し、肺機能が高いと判断された領域を避けて放射線を照射することで、肺障害を低減しつつ腫瘍への効果的な放射線照射が可能になると報告されています。従来、肺機能画像を取得する方法には、我々が提案する四次元断層撮影(4D-CT)画像を用いた方法以外に、核医学の画像、酵素ガス造影MRI、キセノンガスを用いたCT画像があります。しかし、これらの方法は、時間がかかる、低分解能、コストが高いなどの理由により普及していないのが現状です。そこで今回我々が提案する方法は、4D-CTとdeformable image registration (DIR)の画像処理技術を用いて肺の体積変化から肺機能画像を作成するという今までにはない新たな手法を用いた肺機能画像を取得する方法であり、この方法では、上記した肺機能画像を取得するための問題点を解決できると考えられます（図1）。まず、多くの病院に導入されている通常のCT装置を使用した4D-CT画像のみを利用することで、追加検査の必要がなく、”free”な情報から早く、高分解能な機能画像が作成できます。この利点より、現在行われている肺機能画像の取得方法よりも広く受け入れられる可能性が高く、多くの施設で肺機能を考慮した放射線治療を実現できると期待されています。我々の研究グループでは、この4D-CTとDIRから作成される肺機能画像を用いた放射線治療の有効性の検討、DIRの精度評価、肺機能の精度評価を行い臨床利用に向けた開発・解析を行っています。この高精度な肺機能画像を用いることで、未だ解明されていない肺への放射線の影響を解明できる可能性があります。近年では、広島大学との共同研究においてこの肺機能画像を用いた臨床試験を開始する予定であり、さらに4D-CBCT画像を用いた放射線治療中の肺機能画像取得に向けての研究を行っています。また、臨床利用を想定し、DIR検証用可変型肺ファントムの開発も行っています。

研究助成：

・科学研究費補助金　基盤(C) 「肺癌に対する機能的画像を用いたオーダーメイド放射線治療法の臨床応用」(2017年4月～2020年3月、研究代表者　広島大学 木村智樹、分担研究者　角谷倫之）

・日立製作所との共同研究 (2018年7月～)

・東京都臨床研究助成 (2017年4月～2019年3月、研究代表者　中島祐二朗）

・公益財団法人がん研究振興財団がん研究助成金　(2017年4月～2018年3月、研究代表者　中島祐二朗）

・東北大学病院 若手研究者による臨床応用研究推進プログラム (2015年4月～2017年3月、研究代表者　角谷倫之)

・千代田テクノルとの共同研究 (2014年10月～)

・日本医学放射線学会 バイエル研究助成 (2014年4月～2015年3月、研究代表者　角谷倫之）

・科学研究費補助金　若手(B) 「四次元断層撮影画像による肺機能画像の開発と放射線治療への応用」(2012年4月～2014年3月、研究代表者　角谷倫之）

・MRI-Linacに関する研究

MR画像は画像診断においてCT画像とともに広く利用される画像であり、軟部組織の描写能力に優れています。近年では、使用する静磁場強度も1.5Tや3Tからさらに高い強度の7T以上の装置も開発されており、高い磁場強度での撮影は高いSNRが得られるため、より鮮明な画像を作り出すことができます。これらのMR装置自体の技術進歩とともに、治療分野との融合、つまりMR装置と放射線治療装置(Linac)の融合システム(MR-Linacシステム)の開発が行われてきました。オランダのUtrecht Medical Centerでは、Elekta社の6MVのLinacとPhilips社の1.5TのMR装置を組み合わせたMR-Linacシステムが開発され、Sydney大学のDr. KeallのグループもMR-Linacシステムの開発を行っており、今後臨床でもこのようなシステムが利用され始めることが予想されます。
そこで我々の研究グループでは、そのMR-Linacシステムの臨床利用に向けた基礎的研究を開始し、現在はMR画像を直接線量計算に用いる手法の開発や、磁場の影響を考慮した高速線量計算アルゴリズムの開発、さらにMR-MR/MR-CT間のdeformable image registrationの高精度化に向けた検討を行っています。

研究助成：

・科学研究費補助金　若手研究 「MRI-Linac用NonlinearCCC線量計算アルゴリズムの開発」(2018年4月～2020年3月、研究代表者　伊藤謙吾）

・科学研究費補助金　若手(B) 「定量的磁化率マッピングを用いた高精度線量計算システムの開発」(2015年4月～2017年3月、研究代表者　伊藤謙吾）

・MIM社との共同研究

人工知能を用いた放射線治療の自動化

近年、注目を集めている人工知能(深層学習や機械学習など)は、放射線治療においても非常に有用なツールであり、我々の研究室では人工知能を用いて放射線治療の様々なプロセスの自動化についての研究・開発を行っている。最近では、放射線治療計画の自動化、放射線治療の患者毎のQAの自動化の開発に成功しており、今後はさらなる高精度化および他のプロセスにおいても自動化できるように研究・開発を行っています。

研究助成：

・公益財団法人がん研究振興財団がん研究助成金　(2018年1月～2018年12月、研究代表者　高山佳樹）

・仙台医療センター院内研究助成　(2018年4月～2019年3月、研究代表者　戸森清治）

・ビックデータと膨大な画像特徴量による高精度な放射線治療予後予測法の開発(Radiomics研究)

最新の画像処理技術とこれまでに治療した患者の大規模症例(ビックデータ)を用いて、高精度な放射線治療予後予測法の開発を行っています。この研究分野は、Radiomicsとも呼ばれており、医用画像のみからこれまでにはない高精度な予後予測を実現しようという研究です。このRadiomicsは放射線治療の予後予測ではなくではなく、病理診断などにも応用が可能です。当研究室では、肺癌や食道癌におけるradiomicsを用いた高精度な予後予測法の開発や、新たなradiomic特徴量の開発を行っています。

研究助成：

・大阪大学医学系研究科との共同研究

・子宮頸がんに対する外部放射線治療と腔内放射線治療の高精度な合算線量評価システムの開発

多くの症例でLinacを用いた外部放射線治療と、RALS（密封小線源）を用いた腔内放射線治療の併用照射が行われます(図2)。腔内照射は、腔内から照射するために子宮にアプリケータと呼ばれる金属製(またはプラスチック製)の道具を子宮に挿入する必要があり、その結果、何も挿入していない状態のCT画像で治療計画を作成する外部放射線治療と、アプリケータを挿入した状態のCT画像で治療計画を作成する腔内放射線治療では、子宮の形状が大きく異なります(図3)。これまで、異なるCT画像で計画されたこの2種類の放射線治療の線量分布の合算は、線量分布の変形を行わず、単純な平行・回転移動のみの剛体位置合わせにより線量分布の合算を行われていました。この位置合わせでは今回のようにCT画像間で大きな変形がある場合には、正確な積算線量評価を行うことができず、患者ごとに適切な治療が実施できていない可能性があります。今回提案する方法では、幾何学・力学の統合画像変形技術を利用することで、子宮の形状が大きく異なるCT画像で計画された2種類の放射線治療(外部照射と腔内照射)の線量分布を正確に合算することを目指します。この高精度な積算線量評価システムを構築することで、腫瘍および直腸や膀胱の危険臓器の正確な線量評価が可能となり、より患者に適した治療計画を実施できると予想されます。その結果、子宮頸がんの治療成績の向上と放射線障害の発生を大幅に低減することが期待されます。

研究助成：

・科学研究費補助金　若手(B) 「子宮頸がんに対する外部照射と腔内照射の高精度な積算線量評価システムの開発」(2015年4月～2018年3月、研究代表者　角谷倫之）

・マイクロセレクトロンHDR研究会研究助成　(2014年1月～2015年12月、研究代表者　角谷倫之）

・公益財団法人がん研究振興財団がん研究助成金　(2014年4月～2015年3月、研究代表者　小野里侑祐）

・DVHに基づく患者QA法に関する研究

現在、多くの施設ではIMRTなどの高精度放射線治療の治療計画の精度検証は、治療計画をファントムに移しこみ、計画の線量分布と実測の線量分布の一致度をガンマ評価を用いて評価しています。しかし、近年の報告からこのファントムを用いたガンマ評価では実際の患者の線量分布の誤差と相関していないということがわかってきています。そこで、実際の照射時における誤差を含めた三次元線量分布(真の患者体内での線量分布)を計算し治療計画の患者体内での線量分布を比較する研究が行われ始めています。今後は、DVHに基づく線量評価指標を用いて治療計画の精度検証を行うことが求められてきます。この真の患者体内での線量分布を算出する方法は、三次元検出器などを用いた測定値から三次元線量分布を再構成する方法や、測定は一切行わず、Linacに記録されたログファイルを用いた方法などがあります。我々の研究グループでは、こられのシステムの精度検証やその再構成ソフトウェアの開発を行っています。またそれと並行して、このDVHに基づく患者QAを臨床に利用するための解析も行っています。

研究助成：

・公益財団法人がん研究振興財団がん研究助成金　(2018年4月～2019年3月、研究代表者　勝田義之）

・公益財団法人がん研究振興財団がん研究助成金　(2016年4月～2017年3月、研究代表者　勝田義之）

・Sun Nuclearとの共同研究

3Dプリンタの放射線治療分野への応用

3Dプリンタを放射線治療分野に応用させる研究を行っています。これまでに3Dプリンタを用いた患者模擬ファントムの開発、deformable image registration精度検証用変形ファントムの開発を行っております。他の研究プロジェクトの精度検証時に3Dプリンタで何か最適な解決策がないかを検討して研究へと繋げています。

研究助成：

・イノベーションゲート株式会社との共同研究

・テトラフェイス株式会社との共同研究

・CBCT-based adaptive radiotherapyの技術開発

放射線治療期間中に、臓器の移動や変形、腫瘍の体積縮小といった変動が患者の体内で起こることが報告されています。この変動により、治療開始前に作成した治療計画を使用し続けることは、腫瘍への照射線量の逸脱、危険臓器への制約値以上の線量照射を招く恐れがあります。その問題を克服するため、Linacで撮影が可能なCBCT画像を用いた線量評価が行われています。しかし、CBCT画像は通常のファンビームで撮影するCT画像と異なり、コーンビーム状にデータを取得するため、散乱線によるアーチファクトが発生します。そのためCT値には不確かさが含まれており、CBCT画像特有の線量誤差が発生してしまいます(図4)。そこで我々は画像処理技術を用いてCBCT画像の線量計算精度を向上させる技術開発や、DIRを用いてファンビームと同等の計算精度を持つバーチャル計画CTの技術開発を行っています。

・Markerless dynamic MLC-based tumor trackingの治療計画法に関する研究

肺がんの放射線治療では、呼吸により腫瘍が大きく移動するため、腹部圧迫法、呼吸同期照射、息止め照射法などの呼吸管理法が必要となり、これらの方法を用いて可能な限り腫瘍のみに放射線が照射されるような対策を行っています。近年では、この呼吸による動きに追尾しながら照射を行う追尾治療が臨床でも利用され始めています。ただ、現在臨床利用されているシステムでは、腫瘍の動きは追尾できるものの形状変化までは追尾することができません（照射野の形状は一定）。東北大学本間研究室のグループでは、Linacに搭載されたMLCを腫瘍の動きと形状に合わせてリアルタイムに動かしながら照射する技術開発(予測の技術も含む)を行っています。我々の物理グループでは、そのシステムの臨床的な有効性を明らかにするため、これまでの通常照射や呼吸同期に比べ、この追尾照射がどのくらい臨床的に有効であるかを明らかにすることを目指します(図5)。また、この線量計算は、リアルタイムにMLCを変化させるため四次元線量計算が必要となり、その四次元線量計算の治療計画法の確立も行います。