真に痛くないがん治療を、医療画像解析技術で実現する。
画像間の変形を精密に合わせる技術で、臓器の動きや形の変化を捉え、高精度な照射を支える。
高精度な非線形3Dレジストレーション(DIR: deformable image registration)を提供します。DIRとは、呼吸や体位の変化などで変形した複数の3次元画像を、変形を考慮して正確に重ね合わせる技術です。
高速計算を実現！
DIRの計算は複雑でコストが高いため、計算時間が長くなることが問題でした。このため、CPUの並列計算やGPU、CPU/GPUの混合計算を実装し、高速化を実現しました。さらに、計算アルゴリズムの工夫によっても高速化を図りました。
革新的な誤差評価法
DIRの誤差評価は、差分画像による視覚評価が最も簡単です。また、ICE (inverse consistency error)などの定量評価も提案されていますが、これらは画像レジストレーションの逆変換の誤差が限りなく小さいという前提があります。しかし、本製品では独自の誤差評価法を開発し、誤差を画像上に表現することで、定量評価と視覚評価を両立しました。
2種類の手法を用意
本製品のDIRには、解析的手法とAIを用いた手法の2種類を用意しています。解析的手法は物理モデルに基づく変形推定で、学習データに依存せず安定した結果が得られます。AIを用いた手法は深層学習により変形を高速に推定し、大きな変形や複雑な形状にも対応します。対象部位や目的に応じて使い分けることができ、基準呼吸位相のROI形状を読み込めば、どちらの手法でも他の呼吸位相のROI形状を自動計算し、直感的なインターフェースで修正できます。
DIRの原理
DIR（deformable image registration：非線形画像レジストレーション）は、呼吸や体位の変化で変形した2つの3次元画像を、変形を考慮して正確に重ね合わせる技術です。一方を基準画像、もう一方を対象画像とし、対象画像を局所的に変形させながら、基準画像に最もよく一致する変形量（変形ベクトル場：DVF）を画素単位で算出します。平行移動や回転だけの剛体位置合わせでは合わない臓器の変形も、DVFにより非線形に補正することで、正確に位置合わせできます。
わかりやすい誤差マップ
DIRの誤差評価は手間と時間がかかり、最適なDIRパラメータの調整が難しくなりがちです。弊社のDIRでは、誤差を一目で把握できるよう、誤差マップをCT画像上に重畳表示します。これにより、治療に関わる領域のDIR誤差を瞬時に確認でき、パラメータ調整も容易になります。
使いやすいユーザーインターフェース
ユーザーが直感的に操作できるグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）も用意しています。ROI形状の確認・修正やDIRパラメータの調整、各種結果の表示までを、画面上でスムーズに行えます。専門的な操作に不慣れな方でも、迷わず扱える設計を心がけています。
時間積算線量分布の算出
４次元CT画像を用いて呼吸位相ごとに線量分布を計算すると、時間によって照射される領域・照射されない領域が生じ、同一の領域であっても時間ごとに線量が異なる場合があります。時間ごとの分布だけでは、総合的な線量評価ができません。そこで、各呼吸位相のCT画像の変形量をDIRで算出し、基準位相へ合わせ込むことで、同一ボクセルの位置を時間を通じて追跡し、ボクセルごとに全時間の線量を求めます。これを時間軸に沿って荷重平均することで、時間積算線量分布を算出できます（重粒子線の場合は、他にも考慮すべき点があります）。このような線量分布を正確に算出するには、高精度なDIRが不可欠です。
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