真に痛くないがん治療を、医療画像解析技術で実現する。
放射線治療の各工程で使われる画像解析ソフトウェアで、画像での位置確認と動体追跡を支える。
Image-guided radiotherapy
放射線治療の各工程を支える
画像解析ソフトウェア
放射線治療は、治療計画CT撮影 → 治療計画 → CBCT → 患者位置決め → 照射（動体追跡）の流れで進みます。PILは、この各工程で使われる画像誘導（IGRT）のソフトウェアをすべて1社で製品化し、高精度な照射を支えています。
必要な機能だけを段階的に導入することも、全工程をひとつのパッケージとして導入することもできます。
弊社の技術は、臨床現場で使用されている実績があります。
STEP 01
治療計画CT撮影
治療計画のもとになるCT／4次元CTを撮影し、腫瘍と臓器の位置・動きを把握します。
当社では、医療機器メーカーとの共同開発により、Area detector CTやコーンビームCT(CBCT)の開発経験を生かし、CT/CBCT再構成アルゴリズムの開発や、Rawデータベースのアーチファクト低減手法の開発を行っています。また、高速な演算を実現するために、GPUを活用した開発も行っています。これらの技術により、より高精度な画像再構成や低アーチファクトの画像取得が可能になり、より正確な診断や治療につながることが期待されます。
医療現場での需要が高まる4次元CTですが、不規則な呼吸パターンによって、品質の良い4次元CT画像を取得することが困難であるという課題があります。この問題を解決するために、私たちは3次元CT画像から4次元CT画像を生成する技術を開発しました。この技術によって、より正確で品質の高い4次元CT画像を取得することができるようになります。また、放射線治療領域以外でも、この技術が活用できる可能性があります。
4次元CTアーチファクト除去
４次元CTの撮影において、不規則な呼吸パターンにより精密な幾何学的形状の４次元CT画像を取得することが困難である「4次元CTアーチファクト」という問題があります。この問題を解決するために、深層学習を使用した手法を開発しました。この手法は、高品質の4次元CT画像を生成することができ、放射線治療における正確な線量計算に貢献することが期待されています。
STEP 02
治療計画
撮影したCTをもとに、照射する範囲と線量を決めます。複数の画像を重ね合わせ、照射をシミュレーションします。
私たちは、医療の現場で利用される、３次元画像を用いた非線形レジストレーション（deformable image registration）技術を開発しています。この技術により、複数の画像を正確に重ね合わせることが可能となり、診断や治療の効率性が向上することが期待されています。さらに、GPUを用いることで高速化を実現し、医療専門家の作業効率向上に貢献することを目指しています。
当社では、CT画像からDRR画像を高速に作成する技術を開発しています。DRR画像は、治療計画のシミュレーションや治療中の精密な照射位置の確認に使用されます。従来の方法では時間がかかっていましたが、当社の技術を用いることで、より効率的な治療が可能となります。
検索キーをもとにPACSに保存されているDICOMファイルを検索し、取得することができます。
STEP 03
CBCT
治療室でコーンビームCTを撮影・再構成し、その日の体内の状態を3次元で確認します。
当社では、医療機器メーカーとの共同開発により、Area detector CTやコーンビームCT(CBCT)の開発経験を生かし、CT/CBCT再構成アルゴリズムの開発や、Rawデータベースのアーチファクト低減手法の開発を行っています。また、高速な演算を実現するために、GPUを活用した開発も行っています。これらの技術により、より高精度な画像再構成や低アーチファクトの画像取得が可能になり、より正確な診断や治療につながることが期待されます。
呼吸を計測しながら取得した投影データを呼吸位相ごとに分類し、すべての投影データを活用して各位相の4D-CBCT画像を再構成します。呼吸で動く腫瘍の位置を、治療室で高画質に捉えます。
STEP 04
患者位置決め
X線画像・CBCTを治療計画CTと照合し、照射のたびに患者の位置をミリ単位で合わせます。
当社では、２方向から取得した２次元画像と３次元画像のレジストレーション（剛体画像レジストレーション）技術を開発しています。この技術は、放射線治療において、X線画像と治療計画CT画像の位置合わせを行う患者位置決めに使用されます。また、CT画像やMRI画像などの3次元画像同士のレジストレーションも開発しています。GPUによる高速化を実現しており、患者位置決めに要する時間を短縮することで、診断や治療の効率化と精度向上に貢献します。
当社では、CT画像からDRR画像を高速に作成する技術を開発しています。DRR画像は、治療計画のシミュレーションや治療中の精密な照射位置の確認に使用されます。従来の方法では時間がかかっていましたが、当社の技術を用いることで、より効率的な治療が可能となります。
画質変換
当社では、医療用画像処理技術の開発に取り組んでおり、異なる画像モダリティにおいても画質を変更することが可能な技術を提供しています。たとえば、MRI画像をCT画像へ変換することや、DRR画像をX線画像へ変換することができます。これにより、医療現場での診断や治療の効率性が向上し、患者様にとってもより適切な医療サービスを提供することができます。
STEP 05
照射（動体追跡）
呼吸で動く腫瘍をX線透視画像から追跡し、計画した位置にあるときだけ照射します。マーカーレス／マーカーの両方式に対応。
放射線治療において、体幹部領域の腫瘍を治療する際には、治療中にX線透視画像を撮影しながら体内をモニタリングし、呼吸同期照射によって治療を行います。一般的には、腫瘍近くに金属マーカを刺入することで位置を特定しますが、当社では金属マーカを使用せず、X線透視画像中の腫瘍位置をリアルタイムに追跡する技術を開発しました。これにより、患者にとって負担の少ない治療が可能になり、治療の精度が向上することが期待されます。
X線画像の骨除去
X線画像中の骨構造を取り除く方法には、異なるエネルギー(管電圧)のX線を用いたdual energy subtraction法や画像処理による手法がありますが、これらはリアルタイム性を確保することが難しいという課題がありました。そこで、当社はX線検出器にフィルタを取り付け、X線撮影時に骨を除去することができる手法を開発しました。この技術により、より迅速かつ正確な診断が可能になると期待されます。
様々なX線撮影装置（X線管とフラットパネル検出器（FPD））による撮影を、任意のタイミングで実行できる制御ソフトウェアを開発しています。X線管の曝射とFPDの取得を高精度に同期させ、メーカーや装置構成を問わず制御が可能です。CBCTや動体追跡、患者位置決めなど、様々な治療プロトコルで使用されるX線撮影装置の制御に役立ちます。
AI MODULES
位置決めと照射を支えるAIモジュール
DRRをX線画像品質へ変換するAI画質変換は位置決め・動体追跡の照合精度を底上げし、4DCT生成AIは呼吸位相ごとのCTを生成して位置決めの4D-DRRと動体追跡のテンプレートを効率化します。単独でも、組み合わせでも導入できます。
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