ISSN 1345-5354

医 学 物 20理
19Japanese Journal of Medical Physics

Vol. 391

http://www.jsmp.org/

放射線治療における Deformable Image Registration 特集
教育委員会企画連載開始

令和元年

第39巻 1号

日本医学物理学会機関誌

目

次

巻 頭 言
放射線治療における Deformable Image Registration 特集
有村秀孝 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

〈放射線治療における Deformable Image Registration 特集〉
解説
放射線治療における Deformable Image Registration の基礎
有村秀孝 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
臨床利用における DIR の概要
木藤哲史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
様々な医用画像に対する DIR と自動輪郭抽出角谷倫之 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
DIR を用いた線量分布の合算
宮部結城 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
DIR の臨床における応用利用
黒岡将彦 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
〈連載：教育委員会企画〉
解説CT 画像 3D-PSF の胸部 CT-CAD の QA への応用
(1) ヘリカル CT 画像と 3D-PSF シミュレーション
和田真一 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

2
7
12
20
24

29

国際学会参加記

RSNA2018 参加報告
亀澤秀美 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

35

編集後記 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

39【複写される方へ】
本誌に掲載された著作物を複写したい方は，（社）日本複写権センターと包括複写許諾契約を締結されている企業の方でない限り，著作権者から複写権等の行使の委託を受けている次の団体から許諾を受けて下さい．
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CONTENTS
PREFATORY NOTE
Special Issue on Deformable Image Registration in Radiation Therapy

Hidetaka ARIMURA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1〈Special Issue: Deformable Image Registration in Radiation Therapy〉
REVIEWS

Basics of Deformable Image Registration in Radiation Therapy

Hidetaka ARIMURA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2Outline of Deformable Image Registration for Clinical Use

Satoshi KITO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

Deformable Image Registration and Auto-Segmentation
for Various Medical Imaging Types

Noriyuki KADOYA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

Use of Deformable Image Registration for Dose Accumulation

Yuki MIYABE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

Review of Deformable Image Registration for Clinical Application

Masahiko KUROOKA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

24〈Special Issue Series: Educational Committee〉
REVIEW

Applications of 3D-PSF of CT Image to QA for Thoracic CT-CAD:
Part 1. Helical CT Image and 3D-PSF Simulation

Shinichi WADA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

REPORT OF INTERNATIONAL CONFERENCE
Report of RSNA2018

Hidemi KAMEZAWA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

35

EDITOR S NOTE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

39

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1: 1 (2019)

医学物理 第 39 巻 第 1 号

巻頭言
放射線治療における Deformable Image Registration 特集
有村秀孝
九州大学大学院医学研究院保健学部門医用量子線科学分野

講義で画像レジストレーション（画像内の対象物間［通N 個のモダリティのピクセル値を持つ N 次元ベクトルであ常，同じ患者］の位置合わせ）を解説するときに，よく両り，複数の画像情報を持つ画像を表す g は M×N 次元ベク

手を使い左手と右手を合わせ，手のレジストレーションをトルである．

行う．自分ではこれは実にうまい説明だと悦に入っても学

ピクセル値をベクトル化したため，複数のモダリティの生の興味を引くとは限らない．これは私の思いと学生の興融合画像はピクセル値をカラー表示（3 つのモダリティま味のミスレジストレーション（気持ちの不一致？）かもしで）すると都合が良い．そうすると，画面上複数の情報をれない．私の説明の拙さを反省し，学生の興味を引き出す見ることが可能となり，いろいろなことができるようにな

努力を続ける日々である．

る．例えば，形態情報と代謝情報を同時に観察し，腫瘍の一方，この特集号では会員の皆様の興味を引く内容を，輪郭抽出がより正確になると考えられる．また，治療計画

第一線で活躍する臨床の医学物理士（私を除く）に執筆をCT と CBCT 画像のピクセルを同時に見ることで，患者のお願いした．私がレジストレーションの基礎を概説し，そセットアップがより正確になる．

れに続いて木藤先生，角谷先生，宮部先生，黒岡先生に，放射線治療における DIR 技術の主な利用目的を以下に以下の内容で解説して頂いた．

示す．

「臨床利用における DIR の概要」（木藤先生）(1) gross tumor volume (GTV) や organs at risk (OAR) の「様々な医用画像に対する DIR と自動輪郭抽出」（角谷先生）「DIR を用いた線量分布の合算」（宮部先生）「DIR の臨床における応用利用」（黒岡先生）
放射線治療では，最先端の情報処理技術および画像処理技術を応用することによって，患者の位置合わせが正確に

領域抽出のために，CT 画像と PET 画像，CT 画像とMR 画像などの複数のモダリティ画像の組み合わせでレジストレーションを行う(2) 患者セットアップのために，治療計画 CT 画像と CBCT
画像のレジストレーションを行う（MR-linac では MR
画像とのレジストレーションになる）

なり，腫瘍形状に合わせた線量分布の作成が可能となって(3) 適応型放射線治療や治療効果判定を目的として，CT 画

きた．放射線治療は主に 4 つのステップ（診察，治療計画，像，MR 画像，CBCT 画像などにおける腫瘍領域の変化

治療，経過観察）から成り，それぞれのステップで画像処を調べるために，照射間や治療前後の画像でレジスト

理解析技術が画像誘導放射線治療を支援している．特に画レーションを行う

像レジストレーションは重要な役割を果たし，その中で(4) 複数回の照射における線量分布を積算するために，線

deformable image registration (DIR) は臨床で不可欠な技

量分布のレジストレーションを行う（特に小線源治療術となっている．

と外照射治療との合算，過去の治療の線量分布との合画像レジストレーションの目的は，複数の画像情報を

算は重要）

1 つのピクセル（3 次元ならボクセル）に含め，ベクトル

最近は教師無しディープラーニングを用いて画像レジス

化した画像を作成することで，複数の画像情報を同時に観トレーションが可能となっており，人工知能 (AI) がレジス察することにある．（人間の体のそれぞれの細胞が臓器形

トレーションにおいても活躍している．今後，放射線治療

成と代謝活動をしているので，ある位置から目的に合ったにおいて，AI との協働作業（OAR の領域抽出，自動治療

特定の情報を抽出するのが医用画像機器）つまり，式で書計画など）が多くなることが予想される．現在，放射線治

くと以下のようになる．

療に携わる人間は AI をツールとして使っているだけであg＝f (x1,x2, ,xi, xM)
xi＝(x1i, x2i, xNi)
ここで，xi は i 番目（1 から M まで）のピクセルにおけるるが，将来 AI が発達して，人間の思い（患者のがんを治療する）を汲み取る AI が開発され，人間–AI の気持ちのレジストレーション（？）が可能になる日が来るかもしれない．

1Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1: 2–6 (2019)

医学物理 第 39 巻 第 1 号

解説〈放射線治療における Deformable Image Registration 特集〉

放射線治療における Deformable Image Registration の基礎
有村秀孝 *
九州大学大学院医学研究院保健学部門医用量子線科学分野

Basics of Deformable Image Registration in Radiation Therapy
Hidetaka ARIMURA*

Division of Medical Quantum Science, Department of Health Sciences, Faculty of Medical Sciences, Kyushu University

1.

はじめに

ションを行う．そこで，同じモダリティの画像間であれば，差分二乗和，正規化相互相関係数などの画像類似度 (image

register の語源を調べると，gist の部分がラテン語では

similarity) を用いて，形態的または輝度分布的に似ている「運ぶ」らしい．したがって，画像レジストレーションと部分を見つけることは容易であり，DIR がうまくいく．たは，ある画像を別の画像に運ぶ？みたいな意味だろうか．

だし，放射線治療の場合，治療が進むと腫瘍の縮小が大き

本解説記事では画像レジストレーション (image registra-い場合（頭頸部など）や手術の前後の場合，大きな変形やtion) とは，消失のため似ている部分が見つからないことが起こる．そ「二つの異なる画像内（移動画像と固定画像）の対象物間のような場合，同じモダリティ間でも DIR が難しくなる．

で位置合わせを行う処理」

一方，異なるモダリティの画像間の場合，物理的に撮像と定義する．つまり，移動画像の対象物を固定画像に運ぶ原理が異なり，輝度分布や鮮鋭度などが違うため，技術的こと，と言える．この処理では，に難しくなる．例えば，頭部 CT 画像と T2MR 画像では骨「二つの対象物間で，ある類似度（形態的または輝度分布の輝度が逆になるので，輝度分布に基づく類似度は使えななどの観点で）を用いて，互いに似ている部位が最も良くい．そこで，ピクセル値の組み合わせの生起確率分布に基一致するように変換関数 (transformation function) を決づく相互情報量などの類似度を用いることになる．

定

1）,2）

」

する．画像レジストレーションには

本解説記事では，レジストレーションと DIR の基礎について概説する．なお，「画像・情報処理（医学物理学教科書，

・剛体レジストレーション (rigid registration)

国際文献社），第 8 節画像レジストレーション」の一部を改・非剛体レジストレーション (non-rigid registration)

変し，さらにいくつか内容を追加したものである．

がある．剛体とは物理学で勉強したように，力を加えても変形しない理想物体（実際には存在しない）であるので，

2.

画像レジストレーションの基本

剛体レジストレーションは，対象物を剛体と考えて，変形

図 1 に画像レジストレーションの概念図を示す．移動まなしに平行移動と回転だけの要素を含む変換関数を用いてたは変形処理を行う画像または対象を移動画像（被変形画

位置合わせを行う．一方，非剛体レジストレーションでは，像）(moving image) Im または移動対象物 (moving object)

対象物を非剛体（粘土のようなもの）と考えて，画像を変と呼び，移動・変形処理を行わない画像または対象物を固形させることで，無理やり位置合わせを行う．非剛体レジ

定画像（目標画像または参照画像）（ﬁxed image, target

ストレーションの変換関数には変形要素（拡大縮小，せん

image または reference image）If または固定対象物 (ﬁxed

断，局所非線形変形など）が含まれる．

object) と呼ぶことにする．画像レジストレーションでは，

さて，deformable image registration (DIR) は非剛体レ

二つの対象物間で互いに似ている部位（特徴点と呼ぶ）がジストレーションの別名であり，「可変形画像レジスト

最も良く一致するように変換関数 Tμ のパラメータの集ま

レーション」と訳したいところだが，あまり一般的でないりを表すパラメータベクトル μ を決定する．変換関数を用ので本解説記事では DIR とする．

いて，移動画像の各点を固定画像の各点に割り当てる．画

我々は医用画像の中に映っている患者の人体像を対象と像レジストレーションは画像類似度に基づく目的関数 (ob-し，ほとんどの場合，同じ患者の画像間でレジストレー

jective function) C(μ, Tμ, If, Im) の最適化問題として解くこ*

九州大学大学院医学研究院保健学部門医用量子線科学分野［〒812–8582 福岡市東区馬出 3–1–1］
Division of Medical Quantum Science, Department of Health Sciences, Faculty of Medical Sciences, Kyushu University, 3–1–1
Maidashi, Higashi-ku, Fukuoka 812–8582, Japan
E-mail: arimurah@med.kyushu-u.ac.jp2

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1 (2019)

解説(3) 変換関数 Tμ の決定(4) 画像変換と画像補間(5) 画像類似度の計算と評価．もし，画像類似度がある閾
値以上なら，終了．そうでなければ，(2) へ戻る．
図 2(b) に示す目的関数を最適化する場合では，パラメータベクトルの初期値で変換関数を決め，画像類似度に基づく目的関数を設定し，ある最適化の手法（勾配法など）を用
いて，変換関数のパラメータベクトル μ の探索ベクトルμ＋∆μ を決定する．その場合，目的関数が収束するまで計
図1

算を繰り返し，変換関数の最適パラメータベクトル μ̂が決

画像レジストレーションの概念

定される
主なアルゴリズム3.

DIR には多くのアルゴリズム 4）があるが，本章では臨床で用いられている DIR ソフトウエアで利用されている
主な二つのアルゴリズムの概要を紹介する 5）．
3.1

free form deformation (FFD)

FFD (free form deformation) 法は，DIR に用いられる技術の一つで，変形対象となる画像に対して，制御格子点（サンプリング点）を設定し，目標移動量から制御点行列を求めることで，B スプライン関数を用いて画像を変形する手法である 6〜9）．ここでは，２次元で説明する．まず，パラメトリック空間 Φ 上に，変形対象となる画像を投影した制御格子Ω＝{(x, y)|0≤x＜m, 0≤y＜n} を定義する．画像
図2

一般的な画像レジストレーションの流れと構成(a) 対応特徴点を探索して，変換関数のパラメータを決定する場合，(b) 対応特徴点を用いない場合とができる．最適化とは，与えられた制約条件の下で目的内のすべてのピクセルの移動ベクトル d(x, y) を計算するた
めに，B スプライン関数に基づく近似関数を求める．このとき，x 方向の移動量 dx(x, y) は下式のように表現される．
dx ( x , y ) ＝関数を最大化または最小化するパラメータを求めることである 3）．そこでは，画像レジストレーションは次のように定式化される．以下の場合，目的関数を最小化する最適化

μ3B ( s) B (t ) φkl

k＝0 l＝0(i＋k )( j＋l )(2 )ここで，i＝⎣x⎦−1, j＝⎣y⎦−1, s＝x−⎣x⎦, t＝y−⎣y⎦である．⎣x⎦は床関数で，実数 x を超えない最大の整数である．
床関数を用いて対象座標 (x, y) の近傍の整数の格子点を求問題と考える．
μˆ ＝ argmin C ( μ, Tμ , I f , I m )3(1)

める．式 (2) の場合，補間に用いる近傍制御格子点 ϕ(i＋k)(j＋l)
は 4×4 となる．上式の Bk, Bl には，以下に示す B スプラ

ここで，μ̂は最適パラメータベクトルである．変換関数 Tμ

イ ン 基 底 関 数（B は basis ま た は basic の B か も し れ なとして線形と非線形関数が用いられる．

い 10））を使用することで，滑らかな非線形変換が可能と画像レジストレーションには剛体レジストレーションと非剛体レジストレーションがある．剛体レジストレーションでは変形なしに平行移動と回転だけの要素を含む変換関数を用い，非剛体レジストレーションの変換関数には変形要素（拡大縮小，せん断，局所非線形変形など）を含む．
図 2 に一般的な画像レジストレーションの流れと構成を示し，以下に一般的な画像レジストレーションの手順（対応特徴点を用いる場合，図 2(a)）を示す．

(1) 前処理（例：ノイズ低減）(2) 二つの画像間の対応特徴点探索

なる．

B0 ( s ) ＝B1 ( s ) ＝(1－ s )

(3)

3s3 － 6s2 ＋ 4
6

(4)

3

6

B2 ( s ) ＝ －B3 ( s ) ＝

s3
6

3s3 ＋ 3s2 ＋ 3s ＋1
6

(5)
(6)

ただし，0≤s＜1 である．パラメトリック空間 Φ において，
3

医学物理 第 39 巻 第 1 号

補間に用いる近傍制御格子点が 4×4 であるため，制御格となる．ここで，高次の項を無視し，I（x＋u,y＋v）≈ Im (x,f

子数は (m＋3)×(n＋3) となる．また，ij 番目の制御格子点y)（移動画像を固定画像が少し変化した画像とみなす）とのパラメータ ϕij は，移動量を決定するための値を示す制

すると，式 (7) は以下のようになる．

御点 (control points) と呼ばれるパラメータであり，i＝−1,0,, m＋1, j＝−1, 0,, n＋1となる．任意の座標の移動量

Im ( x, y)－ I f ( x, y)

は，周囲 16 点の制御点 ϕ(i＋k)(j＋l) から求めることになる．

＝

B スプライン近似の歴史は古く 1946 年に Schoenberg

11） ∂I f ( x , y ) ∂x ＝ d∇I f ( x , y )＝ (u v )  ∂I f ( x , y ) 


∂y



によって発見され，シャノン・染谷のサンプリング定理（1949 年）の近似式となっている．式 (2) は，ピクセル10）の移動量の近似式となっている．
3.2のタイトルは， Image match-

12）

ing as a diffusion process: an analogy with Maxwellʼsdemons(8 )これは optical ﬂow の式である．ここで，u, v は座標 (x, y)demons アルゴリズム開発した Thirion の論文∂I f ( x , y )∂I f ( x , y )
u＋
v
∂x
∂y

で，マクスウェルの悪魔（Maxwellʼs demons）の関数であるので，移動ベクトル d を d(x, y) とすると，以下のように定義できる．

ディアである．マクセル (1831–1879) は電磁気学で有名な

 I m  x , y  － I f  x , y   I f  x , y 2||I f  x , y ||2 ＋  I m  x , y  － I f  x , y 

マクスウェル方程式に基づく古典電磁気学を確立した理論

なお，分母で‖∇If (x, y)‖2 がゼロに近くと，式 (9) は無限大物理学者である．

になる可能性があるため，[Im (x, y)−If (x, y)]2 の項を追加のアナロジで画像レジストレーションを行うというアイ

マクスウェルの悪魔の概略 13）：次の思考実験ではエントロピーが減少することになり，熱力学第 2 法則が成り立たなd  x, y＝

している．この式が demons アルゴリズムの移動ベクトルの基本であるが，改良版 16）もある．

くなるという問題．断熱された箱の中に一様な温度の気体4.

を入れる．箱の中央に仕切り壁をいれ，小さな開閉可能なドアをつける．ドアの傍らには 小さな悪魔 (demon) がい

(9 )

4.1

DIR で用いられる画像類似度

画像対応点て，左側から高速の分子が来たとき（左の部屋から右の部

画像レジストレーションは二つの画像内の対象物間の対屋へ），あるいは右側から低速の分子が来たときだけ（右の応点（似ている箇所）を決定する処理であるから，画像間

部屋から左の部屋へ），ドアをそっと開けて分子を通す．そ対応特徴点探索は重要な処理である．基本的な考えは，局の悪魔はドアを開閉するだけなので気体に仕事をしないが，所的な点，線，面の幾何学的特徴量または局所領域の濃度

この作業を悪魔が続ければ，左の部屋（低速分子で充満）値特徴量を用いて，局所領域の類似度を計算することで対の温度は下がり，右の部屋（高速分子で充満）の温度は上応点を見つける．対応点を探索するために，画像類似度

がる．その結果，エントロピーが減少することになる．

S(x, y) が最大（相違度なら最小）となる座標（x*, y*）をdemons アルゴリズムでは，画像内に散在する demon（悪魔）が移動対象物（例：数年前の脳画像）を変形させ，固定対象物（例：現在の脳画像）に位置合わせする．移動
画像の輪郭抽出は anticipating snake14）（動的輪郭モデルに基づく領域抽出法の一つで，最小作用の原理に基づいて以下の式から求める．

( x ∗, y∗) ＝ argmax ( S ( x , y ) )

(10)

x, y





S x, y とただし，S(x, y) が相違度である場合，argmin
x, y

なる．

目的の領域の輪郭線を求める手法）で行い，変形は diffusion model12）で位置合わせを行う．変形の際，移動対象

4.2

画像類似度

物の輪郭の一部が固定対象物内にあるかどうかを，輪郭上画像類似度としては，差分二乗和，正規化相互相関係数，の demons が（そっと？）判定し，移動ベクトルを optical

相互情報量などがある．以下にそれぞれの特徴をまとめ

ﬂow の理論 12）,15）から求める．2 次元の固定画像のピクセ

る．

ル値 I（x＋u,y＋v）（u, v: x, y 方向の移動量）とし，Tayf(1) 差分二乗和，正規化相互相関係数，相互情報量は濃度

lor 展開を用いると，値に基づく類似度である．

(2) 差分二乗和と相互相関係数は同じモダリティ同士の類

I f ( x ＋ u, y ＋ v )似度の評価に有効と言われている．例えば，異なる濃∂I f ( x , y )∂I f ( x , y )u＋v＝ I f ( x, y)＋∂x∂y＋ ( 高次の項 )4

度値の分布を持つ CT 画像と T2 強調画像では，骨の濃(7)度値が正反対となっているので，位置ずれがなかったとしても差分二乗和は大きくなる．

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1 (2019)

図3

解説

位置ずれ有りと無しの画像と濃度値プロファイル(a) 位置ずれが無い画像 A, (b) 位置ずれが有る画像 B, (c) 同じ位置の濃度値プロファイル．

(3) 相互情報量は異なるモダリティ同士の類似度の評価に有効と言われている．
［1］差分二乗和 (sum of squared difference)
差分二乗和 D は以下の式で定義できる 17）．
D (x, y)X－1,Y－1＝

 I  x － X2 ＋α , y － Y2 ＋ β 


(11)

f

α ＝0, β ＝02
－ I m (α , β ) 

図4

ここで，X, Y は関心領域の横方向と縦方向のピクセル数である．差分二乗和の利点は，計算が単純であること，最図 3 の位置ずれ有りと無しの画像の黒枠のプロファイ
ルに関する 2 次元ヒストグラム(a) 2 枚の画像の対象物間に位置ずれが無い場合，(b) 対象物間に位置ずれが有る場合．

小二乗法と同様の枠組みなので最適化の手法を適用しやす
いことである．図 3 に位置ずれ有りと無しの画像と濃度値ロにしているため，平均値の影響を削減している．また，プロファイルを示す．画像 A (Im) と B (If) の対象物間で位それぞれの画像の濃度値を標準偏差に比例する L2 ノルム

置ずれが有る場合，差分二乗和がある程度の値を持つ．しで割っているので，それぞれの画像内の濃度値変動が正規

たがって，差分二乗和の値を最小化する変換関数を求める

化されている．正規化相互相関係数は，数学的には二つのことによって，レジストレーションが可能となる．

画像の濃度値の多次元ベクトル Im と If の成す角度のコサ［2］正 規 化 相 互 相 関 係 数 (normalized cross-correlation

インの値である．したがって，値の範囲は− 1 から＋1 と

coefﬁcient)

なる．
17）

正規化相互相関係数 C は以下の式で定義できる．

画像 A と B の相互情報量は以下の式で定義できる 18）．

C (x, y)X －1, Y－1

 

X
Y

 I f  x － 2 ＋α , y － 2 ＋ β  － I f 
α ＝0, β ＝0＝

×{I (α , β ) － I } I  x － X2 ＋α , y － Y2 ＋ β  － I m

M ( A, B ) ＝

α ＝0, β ＝0{×α ＝0, β ＝0(I , I )mf

Im I fm, f

a＝0 b＝0

m

(13)

f

a と b となる確率，Pm, f (a, b) は移動画像と固定画像を重ねf

I m (α , β ) － I m

Pm , f ( a, b )P ( a, b) log P ( a ) P (b)Pm (a) と Pf (b) は移動画像と固定画像で濃度値がそれぞれ

2

X－1, Y－1

L－1 L－1

ここで，L はピクセルの量子化レベル数（ビット深さ），mX－1, Y－1f＝［3］相互情報量 (mutual information)

た画像の同じ座標で濃度値が (a, b) となる結合確率であ}2る．結合確率は，2 次元ヒストグラムから求める．式 (13)で Pm, f (a, b)（P
/ m(a)Pf (b))＝Pm, f (a|b)/Pm(a)＝Pm,f (b|a)/Pm(b)(12)となるので，相互情報量は画像 A と画像 B の相互依存度に関係していると言える．

ここで，X と Y は画像の横方向と縦方向のピクセル数，Im

ここで，相互情報量を求めるために基本的なデータとなと If は移動画像と固定画像の濃度値（平均値を引いたもる 2 枚の画像の 2 次元ヒストグラムを考察する．図 4 は位の）の多次元ベクトル，（·,·）は内積で‖·‖は L2 ノルム（画置ずれ有りと無しの画像と 2 次元ヒストグラムを示してい像ベクトルの大きさで，各ピクセルの二乗和の平方根）でる．図 4(a) は図 3(c) の画像 A のプロファイルが重なった場ある．この類似度では，Im と If の各ピクセルの平均値をゼ

合（同じ画像同士）の 2 次元ヒストグラムである．このよ5

医学物理 第 39 巻 第 1 号

うに，全く同じ画像同士だと，45 度の直線に同じ濃度値の組がプロットされる．つまり，位置ずれが無い場合，このような 2 次元プロファイルに近くなる．一方，位置ずれがある場合の 2 次元ヒストグラムを図 4(b) に示す．これは
図 3(c) のように A と B のヒストグラムが重ならない場合の2 次元ヒストグラムである．このように位置がずれると，
45 度の直線から外れる組が増え，ぼやけた 2 次元プロファイルになることが予測できる．
5.

deep learning (DL) によるレジストレーション

DL はセグメンテーションや画像分類だけでなく，画像
レジストレーションにも応用され，Litjens らがいくつかの研究を紹介している 19）．近い将来，DL による画像レジ
ストレーションが放射線治療でも普及すると思われる．こ
こでは unsupervised learning（教師データ不要）と selfsupervised learning（教師データを入力データから自動生成）に基づく画像レジストレーションを紹介する．
de Vos ら 20）はアフィン変換と DIR で実行可能な，unsupervised learning の DLIR(deep learning image registration) を開発した．移動画像と固定画像を入力し，変換関数のパラメータを DL で推定し，その変換関数で移動画像の変形を行う．変形した移動画像と固定画像の類似度を最大化するように，変形した移動画像と固定画像を入力とした DL による学習を繰り返す．３次元心臓 MR と胸部
CT に応用し，SimpleElastix21）（画像レジストレーションのフリーソフトの一つ）と同等の正確度で，計算時間がSimpleElastix よりも短いと報告した．
Liら 22）は多重解像度レジストレーション（粗い解像度から画像レジストレーションを始めて，次第に細かい解像度の画像レジストレーションを行う）可能な self-supervised
learning の DLIR を開発した．彼らの方法では移動ベクト
ル野を自己生成し，それを教師データとして学習を行う．
3 次元頭部 MR 画像に応用し，海馬の抽出で 0.8 程度の良好な Dice similarity index を報告している．
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像工学会発行，国際文献印刷社，東京，414–435, 201218） Ding L, Goshtasby A, Satter M: Volume image registration by template matching. Image and Vision Computing
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Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1: 7–11 (2019)

医学物理 第 39 巻 第 1 号

解説〈放射線治療における Deformable Image Registration 特集〉

臨床利用における DIR の概要
木藤哲史 *
がん・感染症センター都立駒込病院放射線物理室

Outline of Deformable Image Registration for Clinical Use
Satoshi KITO*

Radiation Physics Section, Tokyo Metropolitan Komagome Hospital

DIR (Deformable image registration) is a registration technique which generates a displacement vector ﬁeld (DVF) to move eachpixel of a moving image to the corresponding pixel position of the target image, and deforms the moving image to match the target
image. This article focuses the algorithm and fundamental matters of DIR by introducing intensity-based, contour-based algorithms, and hybrid algorithm. The intensity-based algorithm calculates the DVF by optimizing the index that measures the degreeof coincidence of the intensity of two images. On the other hand, the contour-based algorithm calculates DVF by applying a physicalmodel that moves the contour points on the moving image to the corresponding contour points of the target image. Recently, hybrid
methods using both image intensity information and contour information can also be used. Factors inﬂuencing accuracy of DIR include the algorithm, parameters of the algorithm, the combination of image modality, and user's skill. In order to judge whether the
result of DIR is clinically acceptable or not, it is necessary to evaluate the accuracy of DIR comprehensively by visual and quantitative evaluation for each case.
Keywords: deformable image registration, displacement vector ﬁeld, intensity-based DIR, contour-based DIR, hybrid-DIR

1.

基づくアルゴリズムを中心に，DIR の仕組みや臨床上できはじめにる工夫を紹介していきたい．

DIR(deformable image registration) は，被変形画像の2.

各画素をそれに対応する目標画像の画素位置に移動させる

DIR のアルゴリズムの解説

変形ベクトルを生成し，被変形画像を目標画像に一致する

DIR のアルゴリズムでは，目標画像と被変形画像（またよ う に 変 形 さ せ る 照 合 で あ る ．2017 年 に AAPM よ り

は移動画像）の一致度の計量，変形モデルのパラメータのDIR に関するタスクグループレポート 132 および 2018

最適化計算，変形ベクトルの生成，被変形画像の変形のプ

年に国内で DIR ガイドライン 1）が報告されたことから，ロセスを繰り返す．Fig. 1 に DIR アルゴリズムの基本的な臨床における利用増大が見込まれている．臨床における流れを示す．本稿では，アルゴリズムの種類ごとにその仕DIR の利用については，具体的には，MRI(magnetic res-

組を簡単に解説する．

1）

2）

onance imaging) や PET(positron emission tomography)/CT 等を利用して臓器や標的の輪郭を正確に描出するため

2.1

画像の信号強度に基づく変形アルゴリズムの輪郭描出支援 3）, 輪郭の自動セグメンテーション 4）, 再治

画像の信号強度に基づくアルゴリズムでは，まず，2 画

療計画 CT への輪郭のプロパゲーション 5）, 4DCT を利用し像の一致度を計量する指標（計量指標）が必要となる．計た四次元治療計画 , 機能画像の生成 , 線量合算 , 適応放量指標には，2 つの画像の信号強度の差の 2 乗和（sum of

射線治療 9）, 10），再照射時の過去の照射情報の利用 11）等がsquared difference; SSD: CT-CT 等 の 同 モ ダ リ テ ィ 間 の挙げられる．一方で，このような DIR を利用した技術をDIR で最も有用）, 正規化相互相関係数（normalized cross

実装するソフトウェアは自動化が進み，ユーザがどのよう

correlation; NCC: CT-Conebeam CT 等の信号強度の帯域な仕組みで動作しているかを理解することも難しくなってが異なる画像対で有用），相互情報量（mutual informa-

いる実情がある．そこで，本稿では，より良い DIR の利

tion; MI: CT-MRI 等の異なる画質の画像対でも相関のと用を促進することを目的とし，放射線治療分野でよく使用れた定量化が可能）等がある．

6）

7）

8）

されている信号強度に基づくアルゴリズムや，輪郭情報に本方法では，画像を細分化して各領域を代表する制御点* がん・感染症センター都立駒込病院放射線物理室［〒113–8677 東京都文京区本駒込 3–18–22］

Radiation Physics Section, Tokyo Metropolitan Komagome Hospital, 3–18–22 Honkomagome, Bunkyo-ku, Tokyo 113–8677,
Japan
E-mail: skitou@cick.jp

7

医学物理 第 39 巻 第 1 号

Fig. 1

Example of workﬂow of DIR algorithm. In this case, the inhale CT is registered to the exhale CT using DIR algorithm.
In the optimization, Two Images are fused and measured similarity. Subsequently, optimal model parameters are calculated by minimizing the object function based on similarity. Then, the deformed image is generated from the moving
image according to model parameters. If the similarity between the target image and the deformed image satisfy therequirement of optimization, the optimization procedure is ﬁnished. Otherwise, the process is repeated until the requirement is satisﬁed.

を設定し，各制御点で計量指標を求め，計量指標が最も改が併用されている．最終段階では，補間によって画素ごと善するような変形ベクトルを求めるために最適化計算を行の変形ベクトル場を決定する．B-スプライン補間を使っう．最適化アルゴリズムは数多存在するが，放射線治療分た場合は，B-スプライン変形と呼ぶ．最後に被変形画像野で用いられるソフトウェアの場合は，おおむね傾斜法がを変形ベクトル場に従って目標画像に向けて変形させるこ使われている．ある制御点において，被変形画像のある点とで，すべてのプロセスが完了する．

を対応する目標画像上の点に移動させる変形ベクトルを vとしたとき，そのエネルギー関数（オブジェクト関数）
E(v) は，
E(v)＝Esim (v)＋λEreg (v)2.2

輪郭情報に基づくアルゴリズム

輪郭情報に基づくアルゴリズムは，目標画像と被変形画(1)像のそれぞれに同じとみなす輪郭が描出されている場合に利用できる．輪郭情報とはすなわち点の集合であるが，こと表される．Esim (v) は計量指標に基づくオブジェクト関のアルゴリズムでは，被変形画像上の点の集合を目標画像

数，Ereg (v) は変形を抑制する補正項，λ は補正の程度を決の点の集合に対応させるような変形ベクトル場を生成す

めるスムージング係数である．この E(v) を最適化計算でる．ただし，どの点も隣接点と繋がっているため，弾性モ

最小化したとき，その時の v が最適な変形ベクトルとみな

デルや流体モデル等の物性モデルを適用し，滑らかな変形

される．

ベクトル場を計算する必要がある．輪郭情報に基づくアル

各々の制御点の変形ベクトルが隣接制御点の変形ベクト

ゴリズムは，特に重点的に合わせたい輪郭がある場合に，ル を 考 慮 し な い 変 形 を free form deformation と い う．

その輪郭に絞って DIR の精度を向上させられる可能性がfree form deformation は，その自由度の高さから変形精ある．

度は高くなりやすいが，過変形も発生しやすい．そのため，輪郭情報に基づくアルゴリズムで用いられるルールの実際には式 (1) に示すような過変形を抑制するための Ereg

1 つとして，MIM(Cleveland, OH) に採用されている薄板(v) を導入し，隣接制御点の情報に基づき変形ベクトルを

スプライン関数がある（物性モデルではない）．薄板スプ

修正している．ただし，変形を抑制し過ぎた場合は，真にライン関数は，放射状基底関数を使用した関数である．あ必要な変形ベクトルを生成できないこともあるため，λ のる制御点｛ci,i＝1,2,

値の選択に注意が必要である．

点 x における薄板スプライン関数は，

フリーフォーム変形では，画素ごとに変形ベクトルを変形アルゴリズムですべて計算させると，局所的な過変形が大きくなるほか，計算時間が膨大になる問題が生じてしまf ( x)＝, K｝のセットがあるとき，任意のK

 w φ ( x－c )
i

i

(2 )

i＝1

う．そのため，このアルゴリズムでは，最初は画像の細分と表される．ここで，φ(r)＝r2logr, r は中心からの距離，化の基準となる制御点数を荒く設定して大局的な変形を適

wi は各制御点に対応するカーネルの係数行列である．最用してから，次のステップでは制御点をより細かくして局

適な f(x) を決定するために，平滑度のエネルギー関数（オ

所的な一致点へと導く multi resolution deformation 技術

ブジェクト関数）Etps,smooth(f) を8

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1 (2019)

解説

Etps ,smooth ( f )K＝ y － f (x )
i

2

(3 )

i

i＝1

＋λ



2
2
 ∂ 2 f  2
 ∂2 f   ∂2 f   2  ＋ 2 ＋ 2   dx1dx 2
∂x ∂x1∂x 2   ∂x 2  
 1 と定義する．ここで，yi は各制御点の観測値を示し，λ はスムージング係数である．薄板スプライン関数は，薄い金属シートの曲がり方を数学的に表現する場合に利用され，面上のある点を面に垂直に摘み上げた場合に起こる滑らかで連続的な変形をスプライン関数によって表現する．
物 性 モ デ ル は，TG1322）に 挙 げ ら れ る よ う に 数 多 存
在 す る．例 え ば，Raystation (RaySearch Laboratories,
Stockholm, Sweden) に用いられている Demons 法 12）と呼ばれる物性モデルでは，被変形画像上のある点 P における→変形ベクトル uを，
m － s ) ∇s(u ＝  22∇s ＋ ( m － s )(4 )と表す．s は目標画像上の信号強度，m は被変形画像上の→信号強度，∇s は目標画像上の信号強度の傾斜を示す．物性表現としては，高エネルギーの分子のみが現在の空間か

Fig. 2

Schematic diagram of the difference of displacement vector ﬁeld generated by each algorithm (a:moving image before applying contour-based DIR,b: deformed image after applying contour-based
DIR, c: moving image before applying hybrid DIR,d: deformed image after applying hybrid DIR, respectively). In each ﬁgure, solid gray circle represents a moving point, white dashed circle represents a target point, solid black arrows represent
displace vectors for a surface point of contour anda high intensity area, solid gray arrows represent
displacement vectors for inside or outside areas,
respectively. Gray blurred areas in ﬁg. c and dmeans high intensity areas, and the white circle
area in ﬁg. c means a target high intensity area.

ら別の空間へ移動する際に生じる空間の変形を模している．したがって，膨張や収縮によって変形するような臓器に対して有用なモデルであると考えることができる．

3.

DIR の精度を向上させるための工夫

これらの輪郭情報に基づくアルゴリズムは，輪郭が一致

DIR アルゴリズムにおいて，精度に影響を与える因子

していればよいとみなすため，輪郭として定義した点からは，変形アルゴリズムのモデル，アルゴリズムのパラメー

離れた位置における変形ベクトルは不確かであることが欠タ，目標画像と被変形画像モダリティの組み合わせ，使用点である．また，目標画像と被変形画像の両方に同じとみ者の習熟度等が挙げられる．

なす輪郭情報を手動で追加する必要があるため，即時性に変形アルゴリズムのモデルやアルゴリズムのパラメータの変更が可能かどうかは，ソフトウェアが対応しているか欠けることにも注意が必要である．

どうかによる．例えば，放射線治療分野でユーザが多い
2.3

MIM では，使用者はフリーフォーム変形の自由度を表す

ハイブリッドアルゴリズム

近年，画像強度情報と輪郭情報の両方を利用したハイブ

スムージング係数を変更できる．Fig. 3 に，初回治療計画

リッドな方法を利用できるようになってきている．このア

CT 上の輪郭をブースト治療計画 CT にプロパゲーション

ルゴリズムでは，輪郭近傍では輪郭ベースの DIR を，遠する際にスムージング係数を変更したときの抽出された輪

ざかるほど画像の信号強度ベースの DIR の影響を強くす

郭の比較を示す．この症例では，スムージング係数を 0.5ることで，より信頼性の高い変形ベクトルを計算できる方としたほうが DIR の精度が高いことは明らかである．

法として注目されている．Fig. 2 に輪郭情報に基づくアル

次に，CT-CBCT, CT-MRI 等のように画像モダリティがゴリズムとハイブリッドなアルゴリズムの違いを示す．

異なる組み合わせで DIR する場合は，最適な計量指標がKadoya らは，子宮頸がんの外照射時と小線源治療時の臓選択されているかを確認することも重要である（最適な指器の輪郭描出において，ハイブリッド DIR は，他の DIR

標を自動で選ぶソフトウェアもある）．

, その有用性

なお，施設の資源や運用面の問題から以上に述べた工夫の高さをうかがうことができる．ただし，輪郭情報に基づが不可能な場合でも，使用者の習熟によって DIR の精度

くアルゴリズムと同様に，被変形画像と目標画像の双方には幾らか改善させることは可能である．どのような DIR

輪郭情報が必要である．

ソフトウェアでも，大抵 DIR を実施する前に線形レジス

よりも変形精度が高かったと報告しており

13）9

医学物理 第 39 巻 第 1 号

Fig. 3Comparison of the propagated contours between applying the smoothing factor 1.0 (a) and 0.5 (b) with intensity-based
DIR when propagating contours on the initial planning CT to the boost planning CT. The red painted area shows CTV,the yellow broken line shows bladder, and the pink dashed line shows rectum, respectively. Dice coefﬁcients were (a)0.67 and (b) 0.82 in CTV, (a) 0.84 and (b) 0.92 in bladder, respectively.

Table 1

Average±standard deviation of Dice coefﬁcient and Hausdorff distance using deformable image registration (DIR) or rigid
image registration (RIR) of each contour when propagating contours on the initial planning CT to the boost planning CT
in 17 head and neck patients.
Hausdorff distance (mm)Dice coefﬁcient

Contour
CTV_70 Gy
Eye*
Optic Nerves*
Brainstem
Spinal cord
Parotid grand*
Mandible
Submandible*

DIR

RIR

DIR

RIR

0.83±0.10
0.87±0.09
0.61±0.21
0.84±0.21
0.76±0.19
0.82±0.07
0.58±0.37
0.76±0.19

0.77±0.14
0.60±0.27
0.28±0.28
0.77±0.22
0.62±0.25
0.69±0.18
0.55±0.28
0.59±0.25

15.2±5.8
4.7±1.5
5.6±2.0
6.9±2.0
17.5±18.9
9.6±3.3
17.6±13.8
8.2±3.414.2±5.5
8.4±4.4
8.4±3.5
7.6±4.0
18.4±17.9
10.6±4.1
15.3±11.4
12.1±6.4*Organs with left and right pairs were counted as 2 samples per case.

ト レ ー シ ョ ン (rigid image registration; RIR) に よ っ て 2

典型的な症例の場合は，定量的な指標について統計学的つの画像の位置を大まかに合わせるステップがある．このに解析することができる．部位ごとに平均値や標準偏差がRIR で位置合わせした中心位置に近い点ほど DIR の際に求まれば，新たな類似症例で DIR を実施したときに妥当必要な移動量は小さくなり，DIR の精度が改善される見込な精度であるかどうかを判断する材料となる．一例としみは高くなる．当然，中心位置から離れた点ほど DIR のて，Table 1 に頭頸部 17 症例の再治療計画時における各臓

精度が低下する恐れも増えるが，このステップは使用者が器のダイス係数とハウスドルフ距離の解析結果を示す．ハ

臨床に必要な領域に注目して DIR を調節できる重要なプ

ウスドルフ距離とは，集合（輪郭）X のどの点であっても，ロセスである．

少なくとも距離 dH だけ進めば集合（輪郭）Y のいずれか

また，輪郭情報に基づくアルゴリズムを利用できるのでの点に到達でき，集合（輪郭）Y のどの点であっても，少あれば，まず強度ベースのアルゴリズムを用いて輪郭を自なくとも距離 dH だけ進めば集合（輪郭）X のいずれかの動抽出し，問題がある領域の輪郭を必要に応じて手で修正点に到達できるような距離 dH と定義される距離である 1）．

した後，輪郭ベースやハイブリッドベースのアルゴリズム

CTV 等の標的については，各症例で形状が大きく異なるを使用する等といった工夫も可能である．

ために参考にならないかもしれないが，正常臓器は比較的

4.

DIR のアセスメント

評価しやすい．臓器の大きさに依存するが，ダイス係数が0.8 以上となった臓器の DIR の精度は良好とされている 2）．

DIR を実施した結果が臨床使用可能かどうかを判断す

DIR 実施のアセスメントを実施しても結果に確信を持るためには，症例ごとに DIR の精度を視覚的評価と定量てない場合があるが，その後の臨床的なフォローアップに的評価で総合的に評価する，いわゆるアセスメントが必要

よる画像評価で後方視的に DIR の精度を評価できることになる．また，アセスメントの結果をレポート化し，閲覧もあるため，アセスメント結果をレポートとして記録する可能にすることで，今後の治療方針決定の際に有効な参考

ことは非常に重要である．

情報となりうる．
10Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1 (2019)

5.

最

後

に

本稿は，筆者の環境に基づいて執筆しているが，DIR を
日常で利用するための前段階として，DIR に使用されているアルゴリズムの概要や理解して頂きたい事項について，
簡単ながら紹介させて頂いた．本稿に挙げた DIR の利点や注意点を踏まえ，DIR を積極的に活用して頂きたい．
謝辞
本稿を執筆するにあたり，JASTRO QA 委員会 DIR ガ
イドラインワーキンググループの構成員の皆様より多大なご助力を頂きました．厚く御礼申し上げます．
付記
この研究の一部は第 31 回日本放射線腫瘍学会学術大会（2018 年 10 月京都府京都市）のシンポジウムにて発表された．
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解説

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using two different deformable image registration techniques. J. Radiat. Res. 1–9, 201711

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1: 12–19 (2019)

医学物理 第 39 巻 第 1 号

解説〈放射線治療における Deformable Image Registration 特集〉

様々な医用画像に対する DIR と自動輪郭抽出角谷倫之 *
東北大学病院放射線治療科

Deformable Image Registration and Auto-Segmentation
for Various Medical Imaging Types
Noriyuki KADOYA*

Department of Radiation Oncology, Tohoku University Graduate School of Medicine

Current status of deformable image registration (DIR) and auto-segmentation for various medical imaging types (e.g., CT, MR,
and CBCT) is reported. First, we introduce the advantage/disadvantage of DIR between (1) CT and CT, (2) CT and CBCT, (3) MR
and MR, and (4) CT and MR. Next, we explain an atlas-based segmentation. Our explanation about DIR and auto-segmentation
will help for understanding DIR technique.
Keywords: deformable image registration, auto-segmentation, radiotherapy, contour, propagation

1.

はじめに

ングと呼ばれる）．その線量ワーピングの概要図を図 1 に示す．輪郭プロパゲーションを例に具体的に説明すると，近 年，非 剛 体 レ ジ ス ト レ ー シ ョ ン (deformable image

適応放射線治療 (adaptive radiotherapy: ART) を実施する

registration: DIR) は，放 射 線 治 療 の 一 連 の プ ロ セ ス の際に最初の治療計画 CT 画像と治療期間中に撮影される様々な場面で利用されている．今解説では，どのようなモCT 画像間で DIR を行い，その DIR によって算出されるダリティにおいて DIR が利用可能であるか，セグメンテー

DVF を最初の治療計画 CT 画像に描かれた輪郭に適応させションとは何かについて解説する．また，DIR はどのようることで治療期間中の撮影された CT 画像に自動で輪郭をな活用法がありどのような点に注意すべきか，現時点でど作成することができる．

のくらいの精度が DIR ソフトウェア（商用ソフトウェアも含む）で達成可能かなどについても解説する．
2.

様々な医用画像に対する DIR

実際に CT–CT 間の DIR 精度については既に多くの報告がある．画像強度のみを用いた場合の DIR 精度（ダイス係数）は，Nie らは，MIM（MIM 社），Velocity AI（Varian 社），OnQ rts（Oncology System 社）を用いて前立腺，

DIR は， CT, CBCT, MVCT, MVCBCT, MRI, PET/CT,

頭頸部症例の輪郭プロパゲーションの精度評価を行い，前SPECT/CT, PET/MRI などの様々な医用画像に利用でき

立腺では標的で 0.79–0.94，危険臓器で 0.87–0.97, 頭頸部る ．その中で代表的な組み合わせによる DIR の活用方法

では標的で 0.79–0.94，危険臓器で 0.73–0.90 であったとや注意点について以下に述べる．DIR 自体の詳細な解説は報告している 2）．また，Zhang らは頭頸部症例において別章にあるのでそちらをご参照いただきたい．

RayStation の 画 像 強 度 ベ ー ス DIR（Hybrid DIR で 設 定

1）

ROI を体輪郭のみにしているため画像強度ベース DIR と
CT–CT

2.1

仮定）では標的で 0.78±0.11 であった 3）．使用する商用CT と CT 間の DIR は最も利用される組み合わせである．

DIR ソフトウェアによって精度は異なるものの，頭頸部や被変形画像を CT1，目標画像を CT2 とすると，CT1 から

前立腺部位では比較的良好な DIR 精度（0.8 以上のダイス

CT2 へ DIR を 行 い，そ の DIR に よ っ て 変 形 ベ ク ト ル 場係数）が達成できる可能性が高い．一方で Kumarasiri ら(displacement vector ﬁeld: DVF) が 算 出 さ れ，CT1 に 描

は， Velocity， SmartAdapt（Varian 社）， Pinnacle Syn-

かれた輪郭や線量分布にその DVF を適応させることでtegra（Philips 社）を用いて頭頸部症例において DIR 精度

CT2 上に一致するように変形された輪郭や線量分布を作評価を行い，体積が大きい臓器 (＞9 cm3) ではダイス係数

成することができる（輪郭プロパゲーション，線量ワーピ

が 0.80 前と高い値であったが，視神経や内耳のような体*東北大学病院放射線治療科［〒980–8575 仙台市青葉区星陵町 1–1］
Department of Radiation Oncology, Tohoku University Graduate School of Medicine, 1–1 Seiryomachi, Aoba-ku, Sendai-shi,
Miyagi 980–8575, Japan
E-mail: kadoya.n@rad.med.tohoku.ac.jp

12Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1 (2019)

解説

図1

DIR を用いた線量合算の概要
CT1 を CT2 に一致するように DIR し，DVF T1 を算出．その DVF を Dose 1 に適応させ，Dose 1ʼ を作成し，この Dose1ʼ は
CT2 上にあるため Dose 2 と合算することができる．

図2

Velocity による輪郭プロパゲーションの小さい臓器を含む例（手動輪郭が青色，プロパゲートした輪郭が赤色）：視神経（左上図）や蝸牛（右下図）のような小さい臓器ではわずかな DIR エラーでダイス係数が低い値となるが，側頭葉のような比較的大きい臓器では 0.8 と高いダイス係数 4）

積が小さい臓器 (＜3 cm3) ではダイス係数が 0.5 前後と低いみにしているため画像強度ベース DIR と仮定）を用いて値であったと報告している（図 2）4）．この論文の中でも議評 価 し，図 3 に そ の 一 例 を 示 す が ダ イ ス 係 数 は 膀 胱 で論されているが，ダイス係数は評価する輪郭が小さい場合

0.73，直腸と膀胱で 0.6 以下と低い精度であった 5）．近年，には少しのずれでも結果として低いダイス係数となってし画像強度に加え，解剖学的情報（輪郭やポイント）を DIR

まう．このような小さい臓器付近の DIR 精度が著しく低アルゴリズムに組み込む DIR アルゴリズム（例えば，Ray-

いかというと必ずしもそうではない可能性がある．そのた

Station の Hybrid DIR，Velocity の Structure-guided DIR）

めダイス係数に加え，重心やハウスドルフ距離などの他のが臨床利用され始めており，この子宮頸がんの例のように評価法でも合わせて評価することが必要であろう．

変形が大きい箇所や臓器の辺縁が不明瞭な領域では，このCT–CT 間の DIR がどの部位でも高精度にできるかとい手法を用いることで DIR 精度が向上する 6）〜8）．その Hy-

うとやはり限界はある．特に子宮頸がん放射線治療においbrid DIR の結果を図 3 に示すが，ダイス係数が 0.9 前後まて，X 線による外照射の計画 CT 画像と小線源治療によるで増加していることがわかる．ここで注意すべき点は，

腔内照射の計画 CT 画像ではアプリケータの挿入の有無に

Hybrid DIR ではあくまでも目標画像と被変形画像の両方

よって子宮の形状が大きく異なる．そのため，両画像間のに既に輪郭が描かれている必要があり，当然ながら輪郭プ

DIR は非常に難しい DIR となる．我々はその DIR 精度をロパゲーション（被変形画像のみに輪郭情報がある場合）

RayStation の画像強度ベース DIR（設定 ROI を体輪郭のにはこのアルゴリズムは使用できない．
13

医学物理 第 39 巻 第 1 号

図3

画像強度ベース DIR（Hybrid DIR で体輪郭のみを設定 ROI に定義）と Hybrid DIR（評価する各臓器を設定 ROI に定義）の外照射用の計画 CT 画像と腔内照射用の計画 CT 画像間の DIR 結果の例 5）

図4

CT–CT 間の DIR による肺機能画像の作成方法

ここで解剖学的情報を組み込んだ DIR をより理解できるように RayStation の Hybrid DIR を例に具体的な計算

り，輪郭（ポイント）を Controlling ROI (POI) に設定した場合にこの項が使用される．

法を紹介する 6）．グリッドポイント xi における DVF を υi とその他の利用方法として，CT–CT 間の DIR の利用方法

する．下式に Hybrid DIR で使用される目標関数 f: R →R

としては，異なる CT 画像上の線量分布の合算があるがこ（n 個の実数要素から 1 個の実数要素への写像）を示す．

れは別章で解説があるのでそれを参照いただきたい．

nf(υ)＝αC(υ)＋(βH(υ)＋γS(υ))＋δD(υ)(1 )また，肺換気量を定量化した肺機能画像作成にも用いることができる（図 4）．この方法では，放射線治療計画の

ここで，α, β, γ, δ は正のウェイトである．n は変数であり，ためにルーチンで 4D-CT（もしく呼気・吸気相での息止

グリッドポイント数の 3 倍に等しい．次に C(υ), H(υ), S(υ),

め CT）を撮影している場合には追加の検査が必要なく，D(υ) の 4 つの項について簡単に説明する．

また CT と同等の高分解能である肺換気画像が DIR から作

まず，C(υ) 項は画像の類似度を計算する項である．次に，成できる．4D-CT 画像（もしくは息止め CT）の呼気画像

βH(υ)＋γS(υ) の 2 項は，正規化項であり，この 2 項によっが吸気画像に一致するように DIR を行い，肺の各ボクセて臨床的に変形になるように調整する．具ルの DVF を算出し，その DVF を定量評価することで肺機

体的には βH(υ) 項で Dirichletʼs energy，つまり DVF のス

能画像を作成する．定量評価の方法は，主に 2 種類用いら

ムーズ性や不可逆性を決定（調整）する．γS(υ) 項で大きれる：Jacobian-based metric と HU-based metric．まず，な変形にペナルティをかけている．ここまでは従来の画像

Jacobian-based metric は，これはヤコビ行列を用いて呼強度ベースの手法でも用いられている目標関数であるが，気から吸気への肺の体積変化がどの程度起こっているかを

最後の項，D(υ) が輪郭情報（ROI や POI）に関する項であ解析する方法である．つまり，体積変化が大きいボクセル

14

それらしい

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1 (2019)

解説図5

HU-based metric を用いた肺機能の計算例

は，呼吸によって空気が多く取り込まれることにより体積のボクセルの空気割合 (Vin) は 0.90 (90%) となり，この 6%変化が大きくなると考えらえる．そのため体積変化が大きの空気割合の増加をみかけの肺換気能力とする．したがっいボクセルほど肺機能が高いと考えることができる．具体て，この呼気から吸気相での空気割合の変化が大きいほど的には以下の式で計算することができる．

肺機能が高いと判断する．
これらの DIR を用いた肺機能画像を用いた放射線治療

VJac ( x , y, z )1＋∂ux ( x , y, z )∂y∂ux ( x , y, z )∂x∂uy ( x , y, z )
∂x

＝

1＋

∂uz ( x , y, z )∂x∂uy ( x , y, z )∂y∂uz ( x , y, z )∂yの臨床試験も米国で開始されており 9），また実際に後ろ向∂ux ( x , y, z )∂z

き解析により肺機能を考慮することで III 期非小細胞肺がんの IMRT においてグレード 3 の肺臓炎の発生を NTCP∂uy ( x , y, z )∂z－1,

ベースで 4.8% 低減でき，症例によっては最大 16.4% 低減できるという報告もある 10）．当院での SBRT 症例を用い∂uz ( x , y, z )1＋∂z

た解析においても肺機能を考慮することで肺臓炎の予測能(2 )力が向上することがわかっており，今後のさらなる臨床利用が期待されている 11）．

この時，［ux(x,y,z), uy(x,y,z), uz(x,y,z)］は，(x,y,z) の位置
における呼気画像から吸気画像への DVF を表す．

2.2

一方，HU-based metric は，以下の式で計算することがCBCT 画像は治療装置に付属した撮影装置によって治療回ごとに取得できるため，CT と CBCT 間の DIR は治療期できる．

間中に投与された合算線量評価に利用される（線量トラッ

VHU ( x , y, z )キングや線量モニタリングなどと呼ばれる）12）,13）．図 6 に

Vin －Vex＝
Vex

その一例を示すが，まず計画用 CT 画像で計画されたプランを治療期間中に撮影された各 CBCT 画像上で再計算す

HU ex ( x , y, z ) － HU in＝

CT-CBCT{る．この時，剛体レジストレーション (rigid registration)}× x ＋ ux ( x , y, z ) , y＋ uy ( x , y, z ) , z ＋ uz ( x , y, z ){ HU in x ＋ ux ( x , y, z ) , y ＋ uy ( x , y, z ) ,を 用 い て CBCT 上 に プ ラ ン を 移 す が，基 本 的 に は そ のCBCT が撮影された日の照射時と同じ位置にプランを移す}

z ＋ uz ( x , y, z ) ＋1000 ことが必要である．この作業によって正確な

(3 )

その日

の

線量分布を CBCT 画像上で計算することができる．例えば，前立腺症例において，実際の位置照合は直腸と前立腺

この時，HUin と HUex は HU 値を表す．この計算式では，の境界が一致するように CBCT を使って位置照合していCT 値からそのボクセルに含まれる空気の割合を計算し，るが，プランを再計算する時は CBCT 上の前立腺の重心

その割合が呼気から吸気でどのように変化するかを計算すにアイソセンタを移動させて再計算したり，剛体レジストることで肺機能を計算する．この計算式では空気は CT 値

レーションを用いて自動で計画 CT と CBCT を位置照合しが−1000, 組織は 0 と仮定し空気の割合を計算する．図 5

その DVF を使ってプランを移し再計算したりしてしまっにその計算式の概要を示すが，呼気相のボクセルの CT 値

た場合には，本来の位置照合，つまり照射された状態とはが−850 であったとすると，このボクセルの空気の割合

異なる位置でプランが再計算されている可能性がありその(Vex) は 0.85 (85%) となる．また，このボクセルに対応す点は注意が必要である．話は本題に戻すが，DIR を使用せる吸気相のボクセルの CT 値が−900 であるとすると，こず単純に各 CBCT 画像上でプランを再計算して得られる
15

医学物理 第 39 巻 第 1 号

図6

DIR と CBCT 画像を用いた線量トラッキングの概要

線量分布を用いることで，各治療回でターゲットに計画通多いと考えられるので十分注意して DIR を行う必要があ

り線量が入っているかや OAR が計画通り避けて照射される 16）．前項でも紹介した輪郭情報を DIR アルゴリズムのているかを ある程度 は把握することができる．しかし，

計 算 に 組 み 込 ん だ 手 法（Hybrid DIR な ど）で は，CT–

直腸 V65 のような DVH パラメータの正確な計算には各CBCT 間でも高い DIR 精度が達成できるため，目標画像

CBCT 画像上での線量分布のみでは正確に評価することがと被変形画像に既に輪郭情報があるようなケースで合算線できない．つまり，直腸 V65 を例に説明すると，投与線量を算出する場合にはこれらの手法も非常に有用である．

量が 78 Gy/39 Fr だとした場合，その 78 Gy がすべて照射された後 65 Gy 以上照射された直腸の体積を算出すること

2.3

MR–MR

で直腸 V65 が計算できる．つまり，各 CBCT 画像上の異MR 画像間の DIR は，MR と放射線治療装置の一体型装なる CT 画像上の線量分布評価のみではこの値は正確に算置（例えば，MR–Linac）において，治療回ごとの MR 画

出できない．このような DVH 評価を含め正確な線量評価

像を用いることで intra-fractional organ motion や inter-を行うためには，各 CBCT 画像上で計算された線量分布

fractional organ motion の 評 価 に 利 用 す る こ と が で きを一つの CT 画像（例えば，計画 CT 画像）上に移す必要

る17）,18）．ま た，MR 画 像 間 の DIR は，MR 画 像 か ら 仮 想がある．その際に DIR の技術が必要となり，基本的な考CT 画像 (pseudo CT) を作成する時にも使用される 19）,20）．

えは図 1 で説明した DIR を用いた線量合算と同様であり，

図 7 に具体的な流れを示すが，同時期に撮影された CT と各 CBCT 画像を計画 CT 画像に向けて DIR し，得られる

MR 画像を用意し，新たな MR 画像とその用意した MR 画

DVF を各 CBCT 画像上の線量分布に適応させることで計

像間で DIR を行い，その DVF を CT 画像に適応させるこ

画 CT 画像ですべての線量分布を表現することできる．結とで仮想 CT 画像を作成する手法である．

果として各治療回のすべての線量分布を合算することがでCT–CT 間の DIR 精度評価についての報告に比べ，MR–き，V65 や最大線量などの DVH 評価も正確に行うことがMR 間の DIR 精度評価は少なく，特に商用ソフトウェアでできる．MVCT, MVCBCT なども同様の目的で利用するの報告はさらに少ない．Ger らは，Velocity を用いて頭頸ことができる．

部領域で MR–MR 間の DIR 精度を評価し，平均二乗誤差

ただ注意すべき点は，画像強度ベース DIR では，CT–で 3 mm 以下の精度であり，CT–CT 間の DIR 精度（2 mm

CT 間に比べ CT-CBCT 間の DIR では CBCT 画像の画質が程度）と似たような結果であることを示している 18）．同

低いことにより DIR 精度が低下することが知られている．

一モダリティでの DIR であるため DIR が上手く実行しや

Hou らは，頭頸部症例ではダイス係数は 0.75 程度の精度

すいと考えられる．ただし，まだ十分な報告がなく今後のであると報告し，Takayama らは，CT と CBCT 画像間

14）

さらなる研究が必要な状況である．

では 0.6 前後と低い値を示すと報告している 7），Woerner
らの報告でも CT–CBCT 間での DIR は十分注意して使用するべきであると報告している

15）

2.4

CT–MR

．一方で比較的良好な

主に治療計画作成時の補助画像として使用される．そのDIR 精度が得られるという報告もあるが，やはり CT–CT

他 に，2.3 で 述 べ た 仮 想 CT 画 像 を CT と MR 間 の DIR に間よりも CT-CBCT 間では DIR が上手くできないケースがよって直接作成することにも利用される 21, 22）．CT–MR 間

16

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1 (2019)

図7

解説

アトラスベースを用いて DIR と MR 画像から仮想 CT を作成する手法の概要 20）

図8

MIND の概要 22）の DIR に関する報告も MR–MR 間の DIR と同様に少ない．

MIND (modality independent neighborhood descriptor)

画像強度を用いた DIR の場合には，異なるモダリティ間のを用いた手法も開発されており，図 8 に示すように小さい

DIR のため類似度には相互情報量 (mutual information) が領域（バッチ領域）の特徴量の一致度を評価することで主に用いられるが，この手法では近接する局所的・空間的DIR 精度の向上を行う 22）．このように CT–MR 間の DIRな情報が考慮されないため，局所的な変形が上手く計算ではまだまだ発展途上ではあるが比較的高い精度を達成でききない問題が起こりやすい．この問題を克服するため商用る手法の開発も行われており，今後さらなる研究・発展がソフトウェアでは MIM が相互情報量以外の情報を用いる

期待される．

CT–MR 間（マルチモダリティ用）のアルゴリズムを開発した．このアルゴリズムは，各画像ボクセルに対して計算

3.

セグメンテーション（自動輪郭抽出）された高次元特徴量記述子の一致度を評価する手法（def-

自動輪郭抽出には，セグメンテーションとプロパゲー

fusion regularized free-form deformation ア ル ゴ リ ズ ム）ションの 2 種類がある．まず，どちらの手法も標的や危険であり，単純な類似度のみではなく高次元記述子を使うこ

臓器の輪郭を自動抽出する手法であるが，セグメンテーとで DIR 精度の向上を行う．我々はこのアルゴリズムをションは主に最初に輪郭を抽出する際に使用し，プロパ

用いて前立腺領域の CT–MR 間の DIR 精度を 5 症例を用いゲーションは上述したように ART などの再治療計画時にて解析したところ，標的・危険臓器ともにダイス係数で適している．セグメンテーションは，アトラスベースセグ

0.8 前 後 と 高 い 精 度 で あ っ た．似 た よ う な 手 法 と し て

メンテーションとモデルベースセグメンテーションの 2 種
17医学物理 第 39 巻 第 1 号

図9アトラスベースセグメンテーションの様々なアプローチ 24）

類に大きく分類することができ，DIR を主に使用するアトいる．彼らは，Mirada 社の DIR ソフトウェアを使って，ラスベースセグメンテーションについてここでは詳しく説まず比較的大規模な頭頸部 (N＝316) と胸部 (N＝280) 症例

明する．図 9 にアトラスベースセグメンテーションの様々を使って，現実的に用意できるであろう大規模なアトラス

なアプローチの模式図を示すが，商用ソフトウェアでは主

データセット (N＝5,000) ではどのくらいの DIR 精度になに右から 2 番目のアトラスデータベースから入力した CT

るかを極値理論を使って推定している 24）．具体的には画像に近いデータを一つピックアップしてプロパゲーショ

1 データを検証データ残りデータをアトラスに登録してそンを行う方法（シングルアトラス法），または一番右のアの組み合わせを変える検証法（一個抜き交差検証）を使っトラスデータベースから類似したデータを複数ピックアッてシングルアトラス法とマルチアトラス法の精度評価をプしてその複数データから一つの輪郭を作成する手法（マ行った．まずシングルアトラス法では頭頸部ではすべてのルチアトラス法）が用いられる．RayStation では前者，

臓器（脳幹，耳下腺，蝸牛も含む）でダイス係数が 0.85

MIM では両方の機能が搭載されている．シングル，マル

以上となり，胸部領域ではすべての臓器（食道や脊髄も含チにかかわらずアトラスベースの手法で重要な点は，DIRむ）で 0.8 以上となった．一方でマルチアトラス法では，がより上手くいく可能性が高い画像を選択できるかであ

頭頸部ではすべての臓器で 0.9 以上，胸部領域ではすべてる．目標画像と被変形画像が解剖学的に一致しているほどの臓器が 0.85 以上となり，マルチアトラス法がシングル

DIR による変形は少しでよいので DIR が上手くいく可能

アトラス法よりも高いセグメンテーション精度であった．

性が高い．そのため，新たに入力するデータとアトラス内

精度が高かったマルチアトラス法でも 5,000 症例を集めるのピックアップするデータが極力一致していることがセグことで精度はかなり上昇するがそれでも限りなく 1.0 に近メンテーションの精度を向上させるために最も重要な点あい値とはならず，さらに高精度化を目指すには他のアプる．これは理想的であるが究極的に様々な体型や状態変化

ローチも必要かもしれない（深層学習を使う方法など）．

を含む膨大なアトラスセットがあれば，新たな CT 画像とただ，現状でも部位や臓器にもよるがダイス係数が 0.8 以

全く同じ CT 画像をアトラス内から見つけることができ，上の精度を達成できる場合も多いため，十分臨床に耐えう

DIR なし（剛体レジストレーション）で極めて高い精度でる精度であると考えられる．また，症例数を多く登録する

自動輪郭作成が可能となる（当然ダイス係数はほぼ 1.0 とことでさらに臨床利用しやすくなると考えられる（可能でなる）．

あれば 1,000 例ほどは登録したほうが良いか）．

次に現状アトラスベースの手法はどの程度のセグメン
テーションの精度があるかについて，Ciardo らは，MIMを用いて胸部領域のアトラスベースセグメンテーションの精度評価を行った．200 症例をアトラスとして登録し，全く別の患者 47 症例を用いて精度評価を行い，心臓，肺，
腎臓，肝臓はダイス係数が 0.8 以上，ハウスドルフ距離が1.5 mm 未満と良い精度であったが，胸壁，乳房，脊髄はダイス係数が 0.6〜0.8, ハウスドルフ距離が 1.5〜4 mm とそ れ ほ ど 良 い 結 果 で は な か っ た と 報 告 し て い る 23）．
Schipaanboord らは，非常に興味深い研究成果を報告して
18

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著者紹介

角谷

解説

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38: 99–106, 2019

倫之（かどや・のりゆき）（現職名）東北大学放射線治療科助教，
名古屋大学大学院医学系研究科博士課程修了 博士（医療技術学）（専門分野）放射線治療，医学物理，画
像工学
現在は，東北大学放射線治療科医学物理グループの責任者として，CT を用いた
肺 機 能 画 像，deformable image registration, 人工知能，radiomics, マーカレ
ス MLC 追尾照射の研究を主に行う．

19

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1: 20–23 (2019)

医学物理 第 39 巻 第 1 号

解説〈放射線治療における Deformable Image Registration 特集〉

DIR を用いた線量分布の合算
宮部結城 *
京都大学医学部附属病院放射線治療科

Use of Deformable Image Registration for Dose Accumulation
Yuki MIYABE*

Department of Radiation Oncology and Image-Applied Therapy, Kyoto University Hospital

Deformable image registration (DIR) can be used for accurate dose mapping between multiple radiotherapy image set. Dose accumulation based on DIR is playing an important role in advanced radiation therapy, such as 4 dimensional radiation therapy andadaptive Radiotherapy. The accuracy of dose mapping depends on the accuracy of the deformation vector ﬁelds arising from DIR
and on the local dose gradient in the irradiated geometry. Therefore, in clinical use, patient-speciﬁc veriﬁcation should be performed. In this article, challenges and points to notice on DIR based dose accumulation are overviewed and discussed brieﬂy.
Keywords: deformable image registration (DIR), dose mapping, dose accumulation, adaptive radiation therapy, 4D dose calculation

はじめに

1.

同一患者に対して計算された複数の線量分布から積算線付けが必要である．DIR を用いることで撮影体位の違いや体形変化，臓器形状変化がある場合においても画像間の解剖学的対応点を算出できる．

量を求める場合，画像間の解剖学的に対応する点に基づい

DIR を用いた線量分布の合算では，DIR により算出されて線量分布の合算を行う必要がある．非剛体レジストレー

た変形ベクトル場 (DVF: Deformation Vector Field) に基ション (DIR: deformable image registration) を用いるこづき，被変形画像で計算された線量分布を目標画像に対すとで，臓器の形状変化を伴う場合においても，従来の剛体

る線量分布に変形する（図 1）．対象が臓器輪郭情報ではな

レジストレーションではできなかった直接的な線量分布のく線量分布となっているだけで，変形ベクトル場に基づき合算が行え，線量評価をより正確に行うことが可能となる．

変形させる手順は基本的には自動輪郭抽出（セグメンテー

DIR による線量分布の合算は，治療中の腫瘍縮小や体形

ション，プロパゲーション）と同じである．多くの商用ソ変化等に伴い適宜治療計画を修正する Adaptive 放射線治

フトウェアでは，線量分布を直接変形し，目標画像の線量

1）,2），肺がん等の呼吸性移動を有するグリッドに合わせて補間，再構築する手法がとられてい領域において 4DCT 等の多位相画像情報を利用した 4 次元る 8）．このとき画像間の対応する領域における質量の変化

治療計画の線量計算 3〜5），過去に放射線治療の既往のあるは考慮されておらず，線量 [Gy＝J/kg] の値がそのまま割患者の再照射における累積線量の評価 6），等の場面での利り当てられるため，質量（密度）が変化している領域では用が考えられ，臨床における有用性は高い．

付与エネルギーが一定にならない．そのため，目標画像上療における線量評価

2018 年に JASTRO QA 委員会により策定された DIR 利で算出される合算線量の総エネルギーは，各画像上の線量7）用のためのガイドライン（DIR ガイドライン 2018）
では，のエネルギーの合計と一致しない可能性があり，腫瘍と肺部位ごとに DIR を用いた線量分布合算の臨床使用例や有の境界など組織密度の変化が大きい領域 9）やビーム半影部

用性の紹介をするとともに，使用上の注意点がまとめられ分 10）では線量誤差を生じることが報告されている．

ている．本稿では，DIR を用いた線量分布の合算について
注意点や課題について解説する．
2.

DIR を用いた線量分布の変形と合算

3.

DIR 誤差が線量分布の変形に及ぼす影響

線量合算を行うための線量分布変形は，DIR により求められる変形ベクトル場そのものの精度に依存する．自動輪

同じ計画 CT 画像で計算された 2 つの線量分布はそのま

郭抽出では抽出する輪郭辺縁の変形ベクトル場の精度がま足し合わせることが可能だが，異なる CT 画像で計算さ特に重要であるが，線量分布はボクセルデータであり輪郭れた 2 つの線量分布を足し合わせるためには画像間の対応

内部も含めて線量を受ける領域全体の精度が求められる．

* 京都大学医学部附属病院放射線治療科［〒606–8507 京都市左京区聖護院川原町 54］

Department of Radiation Oncology and Image-Applied Therapy, Kyoto University Hospital, 54 Kawaharacho, Shogoin,
Sakyo-ku, Kyoto 606–8507, Japan
E-mail: miyabe@kuhp.kyoto-u.ac.jp20Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1 (2019)

解説

図1

DIR を用いた線量分布の変形と合算

図2

線量の積算経路の違い

DIR のアルゴリズムによっては，肺野と胸壁間のような滑の最大線量または最小線量を評価する場合，線量分布変形

動を伴う部位の境界部分や，肝臓内等の画像上特徴点の少の誤差により線量を過小または過大評価する可能性があるない均質な領域において不自然な変形を生じることがある

ため，DIR 精度を考慮して評価する必要がある．

11）, 12），線量分布の変形において大きな

また，目標画像と被変形画像から得られた変形ベクトル

誤差を生じる可能性がある．ただし，変形された線量分布

場と，それらを入れ替えた場合の変形ベクトル場の逆ベクの不確実性 (∆D) は，式 (1) に表されるように線量勾配と変トルは一致しない場合が多く，目標画像と被変形画像の選と報告されており

13）

形ベクトル場の空間的位置誤差に依存する ．


Δ D ( x , y, z ) ＝ gradD ( x , y, z ) ⋅ Reg err ( x , y, z )択により線量合算結果も異なる 15）．例えば適応放射線治療(1)において，治療期間中に再撮影した CT や，IGRT として治療時に撮影した CBCT 等の画像を用いて日々の照射線量

均一線量域における変形ベクトル場の誤差が線量分布に及から積算線量を評価する場合，異なる経路で積算した線量

ぼす影響は小さく，20 mm を超える誤差であっても許容では同一にはならないことに留意する 16）（図 2）．

きる場合もある．一方，線量勾配の急峻な領域ではわずかな変形ベクトル場の誤差でも線量分布に与える影響が大きく，誤差 1 mm 以下の精度が要求される場合もある 14）．
4.

DIR により合算した線量分布の利用上の注意点

5.

DIR を用いた線量合算の品質管理・品質保証

臨床で DIRを用いた線量分布の合算結果を利用する場合，患者ごとに精度評価，QA を実施することが推奨される．
ガイドラインでは DIR の幾何学的な精度検証方法として，

DIR は解くのに必要な情報がすべて揃っておらず答えが

視覚評価，輪郭情報を使用した定量評価，解剖学的指標を一意に定まらない不良設定問題であり，結果として得られ使用した定量評価が挙げられている．患者画像の DIR 精度

る変形ベクトル場は変形アルゴリズムや最適化手法により検証では，基本的に真値がわからないことが評価を難しく変化する．また，その精度は，画像コントラスト，均質なしている．輪郭を使用した評価では体積の一致のみの評価

領域の存在，腫瘍の増大/縮小や体重の増減等による質量であり臓器内のボクセル単位での一致度は評価できておら変化，等の要因によって左右される．DIR により算出されず，解剖学的特徴のない領域，特に均質で画像上低コント

る変形ベクトル場は修正ができないソフトウェアが多く，ラストとなる臓器内部では解剖学的指標を使用した評価も変形した線量分布の修正は困難である．そのため，臨床でできない，といった問題がある．幾何学的精度の評価に加使用する場合は，適用する部位，および使用するアルゴリ

えて，線量分布の変形に対する DIR の影響も評価すべき

ズムやパラメータごとに線量分布の変形および合算の精度だが，その検証方法や評価基準は確立しておらず，ガイドを検証し，妥当性を確認する必要がある．例えば合算線量

ラインにおいても具体的に言及されていない．
21

医学物理 第 39 巻 第 1 号

線量変形に対する DIR の不確実性は，簡易的には解剖学的指標点における線量差を計算することで評価できる

17）．

ただし，前述したように解剖学的指標を設置できる領域には制限がある．また，輪郭情報を利用して任意の臓器内の平均線量や等価均一線量 (Equivalent uniform dose)，DoseVolume Histogram から算出された指標を比較する方法もある 18）, 19）．これは変形の前後で任意の臓器内の質量や付与されたエネルギーは保存されているという仮定に基づくものであるが，臓器輪郭の精度にも影響されることに注意が必要である．
線量変形に対する DIR の不確実性の影響は複雑であり，
変形ベクトル場の空間的位置誤差と線量勾配に依存する．
DIR の幾何学的精度と線量変形の精度は必ずしも相関しない．幾何学的な不確実性を線量変形の精度に関連づける手法として Distance to dose difference (DTD) が提案されている 14）．DTD は照射位置に対して特定の線量誤差を生じる距離として定義される．特定の幾何学誤差に対する線量の不確実性を評価するものではないが，線量精度の制約を満たすために必要な DIR の幾何学的精度を提示するものである．
DIR 誤差の空間モデルを仮定する，あるいは，変形ベク
トル場にランダムな変動を加えて線量変形の不確実性を推定する試みも行われている 13）,20）,21）．推定される結果は DIR
誤差モデルの妥当性や頑健性に依存するが，これらの方法
ではボクセル単位で線量変形の精度を解析できる．
しかしながら，実臨床においては限られた時間と有効なDIR 検証ツールがないこと等の理由により，患者ごとのDIR 精度の定量的な評価の実施は困難であり，視覚評価な
どの定性的評価に頼らざるをえないことが多い．DIR により変形された線量分布や合算線量を臨床で利用する前に必ず結果の確認と妥当性の判断を行い，不確かさや問題点を把握した上で使用すべきである．
6.

おわりに

DIR を用いた線量分布の合算について，臨床応用するための注意点と課題について紹介した．商用の治療計画装置
や治療計画補助装置にも搭載されており，Adaptive 放射線治療や 4 次元放射線治療において正確な線量評価を可能にする有用な機能であり，今後，臨床での利用が急速に広まっていくと考えられる．効率的な検証方法の定義，精度検証ツールの整備，評価指標とその判断基準，許容誤差の検討，などに課題が残されており，今後の研究と技術開発の進展が期待される．
参考文献
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Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1 (2019)19） Moriya S, Tachibana H, Kitamura N, et al.: Dose warping
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Phys. Med. Eur. J. Med. Phys. 37: 16–23, 201720） Vickress J, Battista J, Barnett R, et al.: Representing thedosimetric impact of deformable image registration er-

解説rors. Phys. Med. Biol. 62: N391, 201721） Salguero FJ, Saleh-Sayah NK, Yan C, et al.: Estimationof three-dimensional intrinsic dosimetric uncertainties resulting from using deformable image registration for dose
mapping. Med. Phys. 38: 343–353, 2011

著者紹介
宮部 結城（みやべ・ゆうき）（現職名）京都大学医学部附属病院放射線治療科，特定講師（専門分野）医学物理，放射線治療
高精度放射線治療の治療計画，4 次元線量計算，品質管理に関する研究開発を行っている．日本放射線腫瘍学会 QA 委員会 DIR ガ
イドラインワーキンググループの一員として DIR ガイドライン作成に携わる．

23

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1: 24–28 (2019)

医学物理 第 39 巻 第 1 号

解説〈放射線治療における Deformable Image Registration 特集〉

DIR の臨床における応用利用
黒岡将彦 *
東京医科大学病院放射線治療部

Review of Deformable Image Registration for Clinical Application
Masahiko KUROOKA*

Department of Radiation Therapy, Tokyo Medical University Hospital

One of the characteristics of deformable image registration (DIR) is to detect anatomical coincidence points between two different
images. The advantages of using DIR with radiotherapy are as follows. (1) to support the determination of the target using imagesof modality and series different from the treatment plan image, and (2) to evaluate the dose administered to the target and riskorgans by summing the multiple dose distributions. Although DIR has been widely used in the ﬁeld of external irradiation, application in the ﬁeld of brachytherapy has been widespread in recent years. Also, the use of DIR is tried for quantitative assessment ofanatomical changes over time during the treatment period and determination of the treatment effect after completion of treatment.
In this article, we describe the outline of the technique and the evidence of the current status about the application of DIR in clinical practice.
Keywords: deformable image registration, brachytherapy, IGBT, IGRT, response evaluation

1.

はじめに

2.

小線源治療における利用

放射線治療で非剛体レジストレーション (deformable

これまで DIR は外部放射線治療の治療計画および線量

image registration; DIR) を使用する利点は，2 つの異な評価で利用されることがほとんどであった．しかし，CT,る画像間の解剖学的一致点を検出するという特性を利用しMR や超音波画像などの三次元画像を利用して治療計画をて，治療計画用画像とは異なるモダリティおよびシリーズ

行う画像誘導密封小線源治療 (image-guided brachythera-の画像を使用してターゲットの決定を支援できること，まpy; IGBT) の普及に伴い，小線源治療においても，治療計

た複数の治療計画で照射が行われた時，それぞれの線量分

画画像での輪郭描出や，毎回の治療時に作成される線量分

布を合算して，ターゲットおよびリスク臓器に投与される

布同士もしくは小線源治療と外部放射線治療のそれぞれの線量を一つの画像上で評価できることである．従来は外部線量分布を合算して線量評価するために DIR を利用する

照射の領域で広く利用されてきたが，近年では小線源治療

ケースも増えてきている．

の領域での利用も広まってきている．また画像誘導放射線治療 (image-guided radiation therapy; IGRT) で取得した

2.1

輪郭入力支援

画像から，治療期間中の経時的な解剖学的変化の定量化

婦 人 科 が ん に 対 す る IGBT で は，タ ー ゲ ッ ト で あ る

や，治療終了後の経過観察画像を用いて治療効果判定など

GTV, HR CTV (high-risk CTV) と IR CTV (inter-riskの領域でも DIR の利用が試みられている．

CTV) の輪郭を適切に描出するには組織描出能に優れた画

AAPM によるタスクグループレポート 132 (TG-132)

1）

像が必要となるため，治療計画に T2 強調の MR 画像を利および JASTRO による DIR ガイドライン 20182）が発行さ用することが推奨されている 3）．CT 画像上に描出したター

れ，DIR の基礎原理や臨床応用について述べられている．

ゲットは，MR 画像上に描出したものと比較して有意に体

本稿ではその中から主に小線源治療・IGRT 画像解析・治積が大きいことが知られている 4）．つまり，CT 画像のみ

療効果判定における DIR の臨床応用について，技術の概で IGBT を実施するとターゲット周囲の正常組織に不必要

要と現状のエビデンスについて述べる．

な線量を投与することにつながる．また，組織描出能に劣る画像では，描出されるターゲット体積が医師間でばらつくことから 5），治療の標準化の面でも好ましくない．

* 東京医科大学病院放射線治療部［〒160–0023 東京都新宿区西新宿 6–7–1］

Department of Radiation Therapy, Tokyo Medical University Hospital, 6–7–1 Nishishinjuku, Shinjyuku-ku, Tokyo 160–0023,
Japan
E-mail: kurookam@tokyo-med.ac.jp

24Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1 (2019)

し か し，日 本，米 国，英 国 の そ れ ぞ れ で 実 施 さ れ た
IGBT の実態調査

解説

ターゲット設定のために有用である (Fig. 1)．

では，治療計画に MR 画像を利用しまた分割照射で実施される IGBT では，原則として毎回ている割合はそれぞれ 1%, 20%, 34% であり，特に日本での治療ごとに治療計画 CT 画像を取得して治療計画を作成の普及の遅れが著しい．これは，日本国内の施設の MRIする．過去の治療計画での輪郭情報を，DIR によって新規装置のほとんどが画像診断部門との共同利用機器であり，の治療計画に反映させることで作業効率の向上につなが放射線治療のために臨機応変に撮影することが困難である

り，描出される輪郭のばらつきを低減させることも可能にことが主な原因であると考えられる．そこで，診断用に撮なると考えられる．

6）〜8）

影された MR 画像上でターゲットを描出し，DIR を用いて治療計画用 CT 画像へプロパーゲーションすることで，治療計画に必要なターゲットの輪郭を得る方法が，正確な

2.2

線量分布合算分割照射で実施された IGBT のリスク臓器の線量は，それぞれの治療計画での ICRU (international commission
on radiation units and measurements) ポイントもしくはD2 cc, D1 cc や D0.1 cc 等の DVH パラメータを単純加算して評価される（Dose addition 法）9）．この方法は，毎回の治療でリスク臓器の最大線量点および領域の位置が一定であるという前提のもとに利用されているが，実際には各臓器の最大線量点は治療ごとに変動することが考えられる 10）,11）
ため，臓器線量を過大評価している可能性がある 12）〜14）．
DIR を用いて合算線量分布を作成し，一つの CT 上で評価
12）
〜15）
す る（Dose accumulation 法）
こ と が で き れ ば，より適切なリスク臓器の線量評価が可能になる．また，外部照射と小線源治療の合算線量評価も可能となる 13）,16）,17）．
しかし，小線源治療に伴う副作用の評価として，dose addition 法で得られた線量と臨床的アウトカムの相関を明らかにした研究結果 18）,19）が報告されているため，dose accumulation 法による線量を現段階で臨床指標の標準としFig. 1

Fig. 2Deﬁning a HR CTV on the planning CT image
based on the deformable image registration. The
structure on the upper left and lower left image is
HR CTV contoured on the MRI (HR CTVMRI). The
structure on the upper right and lower right is HR
CTV which is transformed from MRI based on
propagation , DIR techniqueて採用するべきではなく，今後も dose addition 法による結果と慎重に照合しながら評価しなければならない．
前立腺がん，婦人科がんなどでは小線源治療と併用して外部照射が施行される．この場合，外部照射と小線源治療のそれぞれの線量分布の合算線量を評価することが臨床評
価として重要となる (Fig. 2)．しかし，外部照射と小線源

Dose distribution for cervical cancer. Above, dose accumulation with DIR between external radiation therapy and intercavitary brachytherapy. Middle, external radiation therapy. Below, intercavitary brachytherapy

25医学物理 第 39 巻 第 1 号

治療では，1 回線量，線量率，分割スケジュールが異な

2.3.3

婦人科

る た め，生 物 学 的 実 効 線 量 (biological equivalent dose;

Tait ら 22）は子宮頸がんに対する IGBT を施行した患者

BED) で評価しなければならない．DIR で線量分布を変形

20 名について，① IGBT 前に撮影された MR 画像上に描出する際に，各ボクセルの線量を BED に変換することで外した HR CTV(HR CTVMRI)，② HR CTVMRI を治療計画 CT

部照射と小線源治療の線量効果を揃えることができ，合算

画像へプロパゲーションした HR CTV (HR CTVDIR)，③治

線量分布を一つの画像上で評価することが可能となる

20）．

療 計 画 CT 画 像 上 に 描 出 し た HR CTV (HR CTVCT) の それぞれの体積を比較した．20 名の平均体積はそれぞれ

2.3
2.3.1

現状におけるエビデンス

18.2 cc, 17.6 cc, 22.3 cc で， HR CTVCT は HR CTVMRI と
HR CTVDIR それぞれに対して有意に体積が増加したと報乳房

加 速 乳 房 部 分 照 射 (accelerated partial breast irradia-

告した．これにより治療計画目的で MR 画像を取得できな

tion; APBI) で，カテーテル刺入または SAVI アプリケー

い場合でも，DIR を利用することで MR 画像の利点を CT

タなどの専用アプリケータを用いた組織内照射が利用され画像ベースの IGBT に応用できることが示唆される．

る場合がある．小線源治療を利用した APBI では，乳房部

線量分布合算に関しては，小線源治療同士の線量分布分切除術後に治療計画が実施され，その治療計画を全てのを合算し，リスク臓器の総線量を評価する報告が多い．

治療に使用する．しかし，専用アプリケータを用いた照射

Dose addition 法と dose accumulation 法でのリスク臓器では，治療計画から実際の治療までの期間に，アプリケー

線量を比較すると，dose addition 法は dose accumulation

タの回転や開度サイズの変化が生じることがある．この場法に比較して線量を高く算出する傾向があると報告されて合，治療計画 CT 画像を再撮影し治療計画を実施し直す必いる．これは最大線量点の位置が治療計画ごとに変動す

要があるが，前回の治療計画 CT 画像で描出した輪郭を，ることが影響していると考えられる 10）,11）,23）,24）．外部照DIR を利用して再撮影した CT 画像へプロパゲーションす

射と小線源治療の線量分布合算の報告もいくつか見られるることで，治療計画者の作業負担を大きく改善するとともが 16）,17），この場合も dose addition 法による合算線量がわに，治療準備時間の短縮による患者負担も軽減できることずかに高いと報告されている．現状では dose addition 法が期待できる．また，治療中の線量分布を新たに撮影したと dose accumulation 法のどちらが正しい線量を示していCT 画像にプロパゲーションして線量評価を実施すること

るか，明確な解を示すことはできない．これまでの小線源

で，治療計画を実施し直す必要の有無の判定を支援できる治療の治療成績および毒性評価で報告されている線量は可能性もある．

dose addition 法に基づいて算出されていることもあり，

2.3.2

現時点で dose accumulation 法を真として線量評価を行う

前立腺

前立腺がんに対する小線源治療は， Ir や Co 線源に192

よる高線量率組織内照射もしくは

125

60

I シード線源による低線量率組織内照射（密封小線源永久挿入療法）が実施されのは時期尚早であると考える．
3.

IGRT 画像解析における利用

るが，症例のリスク分類によって小線源治療単独療法と外治療期間中における腫瘍サイズや患者体型の変化によっ

部照射併用療法に適応が分けられる．外部照射併用療法のて，ターゲットに対するアイソセンタの位置，照射領域に場合，外部照射と組織内照射の線量分布を合算評価する際含まれるリスク臓器の体積も変化する．そのため CTV に．特に組織内照射を先対して適切なマージンを設定した PTV を作成し，適切な行した場合，アプリケータおよびシード線源挿入の影響でタイミングで治療計画の再評価を行い，必要に応じて再度前立腺に浮腫が生じるため，組織内照射時と外部照射時で治療計画を立案することが重要である 25）〜27）．

に DIR を利用することができる

20）

前立腺の体積が異なる．そのため，前立腺の体積線量を評

IGRT 画像で取得されたターゲットおよび周辺臓器の変価する際は，剛体画像レジストレーション (rigid image

化を経時的に解析することで，組織の変形を考慮したマー

registration; RIR) を利用した線量分布合算よりも，DIR

ジンを算出することが可能になる．Yang ら 28）は，治療期を利用した方がより正確な線量評価が可能になると考えら間中に撮影した CT 画像と治療計画 CT 画像で腫瘍のサイれる．永久挿入療法では経直腸的超音波 (transrectal ul-

ズ，形 状 の 経 時 的 変 化 を DIR で 評 価 す る こ と に よ り，

trasound; TRUS) 画像を利用して治療計画を実施するが，CTV に対して一律に設定された PTV マージンでは照射範

TRUS 画像はコントラスト分解能が低く，前立腺と周辺臓囲を保証できなかった頭頸部症例において，局所ごとに最器の境界を判別することが困難な場合がある．事前に撮影

適なマージンサイズを決定することが可能であった報告しされた MR 画像で描出した前立腺の輪郭を，DIR を利用している．また，Paganelli ら 29）は，頭頸部症例のセットアッて TRUS 画像上にプロパゲーションすることで，より正プ精度を IGRT で取得した CBCT を DIR によって解析す

確な輪郭で治療計画を実施する方法も報告されている 21）．

ることで，治療計画変更のタイミングを定量的な指標に基づいて判断できる可能性を示した．

26

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1 (2019)4.

治療効果判定における利用

放射線治療前後の画像間で，DIR によって腫瘍の体積，
形状や代謝情報の変化を解析することで，治療効果判定をより精密に実施できる可能性がある．
RECIST (response evaluation criteria in solid tumors)
ガイドライン 30）で定義されているような標準的な治療効果判定法は，治療前後で撮影された CT 画像や MR 画像を使用して，治療前後の腫瘍径の変化を評価する方法である．この方法は，簡便に実施できるという利点はあるが，情報量が少なく治療効果を的確に評価できているかは不明
である．一方，DIR を用いた治療効果判定法は，治療前後の画像間から腫瘍の変形量を算出し，それらを定量評価することで腫瘍に対する複雑な治療効果を評価できると期待されている 31）,32）．
治療前後の画像間で，ボクセル単位で治療前後の信号強度の変化を評価する方法もある．例えば PET を用いた場
合は治療前後での PET 薬剤の取り込み方の違いをボクセ
ル単位で評価することで放射線による治療効果を詳細に評価することができる 33）．同様に治療前の計画 CT と治療後のフォローアップ用 CT で DIR を実施することで，照射された線量と治療前後の CT の変化をボクセル単位で評価することができる 34）,35）．
DIR を用いた治療効果判定法は，活発に研究が行われている領域であり有望な新しい手法であるが，現時点ではこれらの手法は標準化されておらず，その妥当性については
今後十分検討していく必要がある．
5.

ま

と

め

小線源治療，IGRT 画像解析，治療効果判定におけるDIR の臨床応用について概説した．これらの領域における
DIR の利用については近年になって研究報告が増えてきた段階であり，明確なエビデンスはまだ確立されていな
い．これからの研究活動によって DIR の技術的精度が向上し，放射線治療の発展を加速させる原動力となることに期待したい．
謝辞
本稿の執筆にあたり，JASTRO QA 委員会 DIR ガイド
ラインワーキンググループ構成員の皆様の多大なご協力を賜りました．深く御礼申し上げます．
参考文献
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27

医学物理 第 39 巻 第 1 号

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著者紹介
黒岡 将彦（くろおか・まさひこ）（現職名）東京医科大学病院放射線治療部，医学物理士（略歴）名古屋大学医学部保健学科卒業，同大学大学院医学系研
究科医用量子科学分野修士課程修了［修士（医療技術学）］．東京
女子医科大学病院，神奈川県立がんセンターを経て，現職に至る．

28

tionated radiotherapy for head-and-neck cancer using an
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Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1: 29–34 (2019)

医学物理 第 39 巻 第 1 号

解説〈連載：教育委員会企画〉

CT 画像 3D-PSF の胸部 CT-CAD の QA への応用
(1) ヘリカル CT 画像と 3D-PSF シミュレーション
和田真一 *1, 2
1

新潟大学

2

新潟大学大学院保健学研究科放射線技術科学分野

名誉教授
教育支援員・非常勤講師

Applications of 3D-PSF of CT Image to QA for Thoracic CT-CAD:
Part 1. Helical CT Image and 3D-PSF Simulation
Shinichi WADA*1, 2
1Professor Emeritus of Niigata University

2

Support Fellow and Adjunct lecturer of Niigata University, Graduate School of Health Sciences

I (x, y,z) ＝ O( x , y, z )∗SSP ( z )  ∗∗PSF ( x , y )

はじめに

1.

＋ Noise ＋ Artifact

Computed Tomography (CT) 画 像 三 次 元 Point Spread
Function (PSF) を Computer Aided Detection/Diagnosis(CAD) の Quality Assurance (QA)

1）, 2）に応用

3）, 4）

しようと(1 )ここで，I(x,y,z) は 3 次元 CT 画像であり，O(x,y,z) は被写体関数，SSP(z) は体軸（Z 軸）方向の Line Spread Func-

する著者らの一連の研究について，解説として執筆する機

tion (LSF) で あ る SSP, PSF(x,y) は ス ラ イ ス 面（X–Y 面）

会を与えられた．

内 の 点 像 分 布 関 数 (point spread function) で あ る．*, **を高精度な検診法とはそれぞれ１次元，2 次元重畳積分 (convolution) を示す．

して広く普及させる上で，CAD が重要な役割を担うこと

ここまでの項は，3 次元画像システムの線形理論に基づくを前提に，CAD の QA の基礎技術を提案するものであり，線形項である．CT 装置による画像のボケを記述し，被写今回を含む 4 回の連載において解説させて頂く．

体関数依存の予測可能な項である．Noise は統計的因子，

この研究は，肺がん CT 検診

5）
〜11）

4 回で扱う内容は，およそ，1）CT 画像三次元 (3D)-PSF

Artifact は非線形項である．

シミュレーション，2）CT 画像 3D-PSF 応用と PSF 測定精

3D-PSF12）〜14）の成分である，スライス面内 PSF(x,y) と度検証法，3）3D-PSF 応用１：CT 画質変換，4）3D- PSF

体軸方向の SSP(z) は，前者は CT 装置の再構成関数，CT

応用 2：virtual nodule の肺がん CT 検診 CAD の QA への装置の構造に依存し，後者はスライス厚に依存するが，と応用，などである．

もに CT 装置と撮影・再構成条件に依存して大きく変化す

これらの研究は，CT 画像 3D-PSF の応用に関する一連る．また，それぞれ独立に測定して求めることが可能であの研究であり，それを，肺がん CT-CAD の QA に応用する

り，一般には，空間分解能に関わる性能評価指標として用ことを目指すものである．物理学の概念を診断系放射線医

いられる．

学の物理学的・技術的課題解決に応用する研究の一つとし

しかし，著者らはこれらを性能指標としてではなく，敢て取り組んできたものであり，医学物理学研究の一例とし

えて式 (1) が成り立つことに注目して，PSF の応用法を追て，読者にとって何らかの参考になれば幸いである．

求する研究を進めた．

2.

ヘリカル CT と 3 次元 PSF

ここで注目すべきは，被写体関数 O(x,y,z) であり，この式 に よ れ ば，生 体 構 造 の 3 次 元 CT 値 分 布 そ の も の が，一連の研究で，著者らは一貫して CT 画像の三次元 (3D)-

3D-PSF を介して 3D-CT 画像データとの関係で記述でき

PSF の 応 用 法 を 追 求 す る が，こ れ ら の 研 究 の 起 源 は，ることにある．CT 装置は本来被写体の 3 次元構造を非侵

Polacin ら

襲的に可視化するために開発された装置であるが，画像シ

12の，ヘ リ カ ル CT の Slice Sensitivity Proﬁle(SSP) 測定に関する論文 の次式に記述するモデルにある．
）

ステムの限界として空間分解能特性によって， ボケを伴 い，こ れ を 3D-PSF(x,y,z) と 記 述 し て い る．ヘ リ カ ル
CT が登場し，3D-CT 画像データの体軸方向の連続性が向*新潟大学
E-mail: swada_em@emeritus.niigata-u.ac.jp29

医学物理 第 39 巻 第 1 号

上したことにより，改めてこのモデルの応用の可能性が示
唆された．
ヘリカル CT と 3D-PSF シミュレーション

3.

前章の式 (1) のモデルが，ヘリカル CT 画像においてどの程度の精度で成立つかについて 2 つの課題を扱うなかで検証を行った．
3.1

ヘリカル CT-3D 画像表示の Z 軸方向ゆがみのコン

ピュータシミュレーション

Fig. 1円 筒 状 K2HPO4 フ ァ ン ト ム． 3 種 類 の 濃 度 の K2HPO4 水溶液の入ったプラスティックシリンジを MixDP ブロックに埋入して作製

Fig. 2K2HPO4 円筒状水溶液の 3DCT 表示画像 20）．カット
レベル CT 値 238HU．ビーム厚 5 mm で Z 軸方向に著しく伸縮した像が示されている

1990 年に患者テーブルを体軸方向に一定速度で移動しながら X 線管球を連続回転により投影データを収集する高速螺旋方式（ヘリカル）CT が発表 15）〜18）され，撮影時間の短縮と体軸方向の連続性に優れた精密な 3 次元 CT 画像（3D-CT 画像）を利用した診断が可能となった．しかし，当時，脳血管造影 3D-CT 画像に見られたに代表される歪み

19）

きしめん現象の存在が知られており，3D-CT 画像の読影に混乱をもたらすほか，形態計測上の問題点と考えられた．
著者らはこの問題に対して，3D-CT 画像に生ずる歪みを次に示す理論的検討により数学的に記述できると考え，
ファントム実験による検証 20）を試みた．
ヘリカルスキャンにより得られた 3D-CT 画像データの体軸方向プロファイル I(z) は，被写体 CT 値分布関数 O(z)とヘリカルスキャンの Slice Sensitivity Proﬁle (SSP) の正規関数 Sh*(z) とから，CT 画像システムの線形性を仮定し，convolution 演算を用いて次式により記述される 12）, 20）と条件を変えることによって PSF を変化させ，得られたファ

考えた．

ントム画像とシミュレーション結果を比較することによるI (z)＝

検証実験を行った．

∞

 O( z′)×S∗( z － z′)dz′h－∞≡ O ( z )∗Sh∗( z )(2)

K2HPO4 水溶液の入ったディスポーザブルシリンジ（内径

ここで Sh*(z) は，ヘリカルスキャンの SSP:Sh(z) よりS∗h ( z ) ＝ Sh ( z )∞ S (z ) dz－∞

実験に用いたファントムは，3 種類の濃度に調整した
8.8 mm, 外径 10.8 mm）を軟組織等価物質 Mix-DP ブロック(3)hから計算される．
Sh(z) は，コンベンショナルスキャンの SSP を測定により求め，テーブル移動関数 21）との convolution により求めるか，または，ヘリカルスキャンの SSP を測定により求めることも可能である．

の長軸中央に直線状に配置して埋入し，作製した (Fig. 1)．
水溶液の CT 値は，303.7 HU (SD: 13.8 HU)，706.3 HU(SD: 16.1 HU)，932.3 HU (SD: 15.2 HU) の 3 種類であり，Mix-DP の CT 値は，23.9 HU (SD: 13.0 HU)，プラスティッ
クシリンジ壁は，−142.3 HU (SD10.1 HU) であった（SD；
標準偏差）．
このファントムを，シリンジ長軸を Z 方向に垂直に，ビー
ム厚 1 mm, 2 mm, 5 mm でヘリカルスキャンし，360 度線形以上の理論的検討により，3D-CT 画像の歪みの成因を補間によりヘリカル補完再構成を行い，得られた CT 画像

記述できるかを検証するために，測定した SSP とテーブの 3D CT 表示画像の計測値と，コンピュータシミュレー

ル移動関数より式 (3) により Sh*(z) を計算し，与えられた
被写体 CT 値分布関数 O(z) に対して，式 (2) により，I(z) をションから得られた被写体の Z 軸方向長さを比較した．

求める一連のコンピュータアルゴリズムから成るシミュと，ビ ー ム 厚 ご と の 3D CT 表 示 画 像（cut level CT 値：

レーションプログラムを作成した．一方，実験系において，238 HU）を示す．ビーム厚 5 mm において円筒像は Z 軸方

PSF に影響されることなく O(z) を測定により求めること

向に著しく伸縮した結果となった．

が可能な被写体系から成るファントムを構築し，スキャン
30

Fig. 2 に，シ リ ン ジ 内 の K2HPO4 水 溶 液 濃 度 CT 値 ご

円 筒 状 水 溶 液 の 径 (ϕ: 8.8 mm) に 対 す る Z 軸 方 向 径 をJpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1 (2019)

解説

ルの変化に対して実測値と計算値はよく一致した．
以上の結果から，CT 画像システムの線形性を仮定し，convolution 演算を用いたコンピュータシミュレーション
により，3DCT 画像の Z 軸方向の歪みを高い精度で予測することが可能であることを示した．
したがって，スキャンビーム厚について SSP を測定して求め，被写体形状データとして血管径と造影剤濃度 CT
値を入力することにより，式 (2), (3) から 3DCT 画像の Z
軸方向の画像の伸縮を推定することができる．
同様に計算し，より一般化した Z 軸方向の伸縮長ΔLZ とCLI (cut level index) の関係を Fig. 4 に示す．
Fig. 3濃度 932 HU の円筒状 K2HPO4 の Z 方向長さの実測値(·) と計算値（実線）の比較 20）．カットレベル CT 値の変化に対応したよい一致が示された

以上の実験によって，ヘリカル CT-3D 画像表示の Z 軸
方向ゆがみの定量的評価に式 (1) のモデルが良い精度で利用できることが示された．
3.2

CT 画像スライス面内空間分解能が上顎洞骨壁肥厚

画像所見に及ぼす影響 22）
耳鼻科領域または口腔外科領域疾患の診断を目的に上顎洞 CT 撮影が行われるが，上顎洞骨壁肥厚像所見の有無は，上顎洞悪性腫瘍との鑑別が必要な慢性上顎洞炎の診断の手掛かりとなる反面，同粘膜の肥厚を伴う骨壁肥厚像にアーチファクトの関与が指摘されており注意が必要とされる 23）〜25）．この粘膜肥厚を伴う上顎洞骨壁が肥厚像を示す
現象は，臨床 CT 画像と手術所見の相違の原因として早くから指摘され 23），その後，ファントム実験による定性的
または半定量的検討 24）, 25）が試みられている．しかし，アー
Fig. 4

CLI に対するΔLZ20）．Ot と OS の CT 値の差に関わらず，Z 軸方向の伸縮は，CLI に依存して変化することを示す．CLI＝0.5 でΔLZ＝0． ビーム厚に依存して，伸縮長さが変化している
CLI＝（カットレベル CT 値−周囲組織 CT 値）（血管/
造影剤濃度 CT 値−周囲組織 CT 値）
ΔLZ＝（血管画像の Z 方向長さ−血管の Z 方向長さ）
Ot; 血管造影剤濃度 CT 値，OS; 周囲組織 CT 値

チファクトの成因を CT 装置の物理的性能因子との関係に基づいて理論的に解明し，肥厚を定量的に扱った報告は過去に見られず，明確な成因は示されていなかった．
著者は，このアーチファクトの成因を CT 装置の空間分解能に起因すると考え，空間分解能の指標として LSF(Line Spread Function) を測定し，情報工学理論に基づく
コンピュータシミュレーションを用いて，この現象の成因を解明しようと試みた．ファントム実験の結果，上顎洞骨

ファントム 3D 表示画像上で計測し，コンピュータシミュ

壁肥厚像の画像プロファイルは，種々の条件下で行うコン

レーションによる I(z) から得られた計算値を比較したとこ

ピュータシミュレーションの結果とよく一致し，現象の成ろ，ビ ー ム 厚 1 mm, 2 mm, 5 mm，濃 度 932 HU, 706 HU,因の根拠としての妥当性が示された．種々の上顎洞骨壁と304 HU のシリンジ内 K2HPO4 水溶液の対応する Z 方向長

周囲組織の状態に関する被写体関数を用いたシミュレー

さの測定値と計算値の差は，0.07(mean)±0.24(SD) (mm)

ションは，上顎洞骨壁肥厚像の現れ方について有用な知見でよく一致し，理論的検討の妥当性が示された．

を与えると考えられた．

濃度 932 HU の円筒状 K2HPO4 について，3D 表示カッCT 画像のスライス面（X–Y 平面）内の一次元画像プロ

トレベル CT 値を変化させビーム厚ごとに Z 軸方向径の実ファイル I(X) は，同面内空間分解能の尺度である LSF(X)

測値 (·) と，コンピュータシミュレーション計算値（実線）と被写体の CT 値分布関数 O(X)（被写体関数）の convolu-の比較を Fig. 3 に示す．

tion により次式により求めることができる 12）, 20）と考えた．

1 mm, 2 mm, 5 mm のそれぞれのビーム厚で水溶液のCT 値の約 1/2 のカットレベル CT 値 460 HU で径 8.8 mmを示し，それを境に前後で画像長さは伸縮し，その程度はビーム厚が厚いほど顕著となり，各ビーム厚でカットレベ∞

I ( X )＝ O(X′)× LSF ( X － X ′) dX′－∞≡ O( X )∗ LSF ( X )

(4 )
31

医学物理 第 39 巻 第 1 号

Fig. 5上顎洞骨壁周辺組織の被写体関数 O(X) と CT 画像プ
ロファイル I(X)22）
Fig. 7

Fig. 6

normal mode と high resolution mode の LSF22）

上顎洞壁と周囲組織を模したファントム 22）． 被写体
関数とその構成を示す

ここで，* は一次元 convolution を示す．
式 (4) を用いることにより，CT 装置のフィルター関数を用いた再構成 CT 画像の LSF を測定して求め，上顎洞骨壁を含む被写体に直線上の CT 値分布を被写体関数 (object
function) として与えることにより，洞骨壁を含む CT 画像
プロファイルを計算により求めることができる．
CT 画像の読影は，ウインドウレベル (WL), ウインドウ
幅 (WW) を一定に設定して画像表示し，これを肉眼観察して行う．骨壁については，一定以上の CT 値 (Ct) を示す帯状の構造をそれとみなすことになる．そこで，CT 画像プ
ロファイル I(X) において I(X)＝Ct として求まる X1 と X ２間の距離 (X1−X2) が骨壁厚として認識されることになり，これも計算で求めることができる．

Fig. 8洞壁ファントムの CT 画像 22）．再構成関数 Normal
mode (WL: 50 HU, WW: 300 HU), High resolution
mode (WL: 400 HU, WW: 1600 HU)を用いて実験を行った．
洞壁ファントムは，高重合度ポリエチレン (HDPE) 円筒
容器（内径 29 mm, 壁厚 0.8 mm）の内壁に左右同一厚のよって，シミュレーションに先立って LSF(X) を測定し，アルミニウム (Al) 板を内貼りして左右に並べて配置し骨壁

上顎洞壁付近の解剖構造を想定した被写体関数：O(X) をを模し，一方を空気で，他方を水で満たして容器を密閉し設定し，閾値 (Ct) を与えることにより画像上で骨壁厚さとた (Fig. 6)．このファントムを，洞骨壁長軸が Z 軸に平行見做される厚さを求めることができる (Fig. 5)．以上の一になるように配置して，ヘリカルスキャンを行った．

連の流れをシミュレーションするコンピュータプログラムを作成した．

Fig. 7 は LSF 測定用ファントムによって測定して得られた 2 種類の再構成関数の LSF(x) を示す．

肥厚粘膜に接する洞骨壁肥厚のシミュレーションプログ

洞壁ファントムの Al 板厚さは，0.3, 0.5, 0.8, 1.0 (mm)ラムの妥当性を検討するために，上顎洞骨壁と周囲組織をの 4 種 類 と し，そ れ ぞ れ を P-0303, P-0505, P-0808,

模したファントム（以下洞壁ファントム）を作製し，これP-1010 とした．スキャンにより得られた洞壁ファントム

32

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1 (2019)

解説た状態を模しているが，この場合，壁厚は左右で 0.3 mmと変化がないが，左右画像を比較すると骨壁が肥厚した所見として観察されることがわかる．骨壁肥厚の程度は，画像再構成関数が normal の場合に最も厚く観察される．Al
厚さが 0.5 mm, 0.8 mm と増加するに伴い，内部が空気での壁厚も明瞭となるが，それぞれの Al 厚さで，同一壁厚であるにもかかわらず，内部水の場合は内部空気の場合に比較して相対的に壁厚は厚く観察されることが示されている．画像再構成関数の high resolution mode では，内部組成の違いによる壁厚の差は少ないことも，これらの洞壁
ファントム CT 画像から理解される．
洞壁周辺の CT 画像プロファイル (·) とコンピュータシ
ミュレーション結果 (−) の比較を Fig. 9 に示す．
CT 画像プロファイル (·) と式 (4) を用いた計算結果 (−)
は，プロファイルのピークや立ち上り付近で微妙な差は認めるものの，一定の閾値 (Ct) の設定により骨壁厚さの認識に影響する傾斜部においてよく一致しており，式 (4) の妥
当性を示すと考えられた．なお，CT 画像プロファイルと計 算 結 果 の 差 の 原 因 に，LSF の 測 定 精 度 が 考 え ら れ，
LSF，PSF の測定精度検証法の検討の必要性が示唆された．
以上により，上顎洞粘膜の肥厚と骨壁肥厚の関係を，測定により得られた LSF と被写体関数の関係において，理論的定量的に説明することができた．
4.

ま

と

め

ヘリカル CT の登場により，3D-CT 画像と被写体関数および 3D-PSF の関係に，画像システムの線形モデルによる記述が可能になり，この記述を用いた，被写体関数と 3DPSF から 3D-CT 画像の良い精度によるコンピュータシ
ミュレーションが可能であることを，Z 軸方向，X–Y 平面のそれぞれにおいて，ファントム実験により検証した．
参考文献

Fig. 9洞 壁 フ ァ ン ト ム の CT 画 像 プ ロ フ ァ イ ル (·) と コ ン
ピュータシミュレーション計算結果 (−) の比較 22）
内部が水（上側曲線）と空気（下側曲線）で，壁厚さに差が生ずること，その差が再構成関数・Al 厚さ
によって異なる様子，画像と計算値が比較的よく一致していることが示されている．

の CT 画像を Fig. 8 に示す．
Fig. 8 の最上段の P-0303 においては，Al 厚さはどの場
合も 0.3 mm で一定である．しかし洞ファントム左右の洞壁を比較すると，内部が空気のファントムの洞壁は薄く観察困難であるが，内部が水のファントム画像においては骨壁に該当する Al が一定の厚さで観察される．内部を水としたのは，上顎洞内に貯留液が存在するか，粘膜が肥厚し

1） Petrick N, Berkman S, Armato SG, et al.: Evaluation ofcomputer-aided detection and diagnosis systems. Med.
Phys. 40(8): 087001-1-17, 2013
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33

医学物理 第 39 巻 第 1 号

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Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1: 35–38 (2019)

医学物理 第 39 巻 第 1 号

国際学会参加記
RSNA2018 参加報告
亀澤秀美 *
帝京大学大学院保健学研究科診療放射線科学専攻

Report of RSNA2018
Hidemi KAMEZAWA*

Division of Radiological Sciences, Graduate School of Health Sciences, Teikyo University

1.

はじめに

2018 年 11 月 25 日
（日）
〜30 日
（金）までの 6 日間にわたりアメリカ・イリノイ州・シカゴで開催された Radiologicalの入国審査官も RSNA の存在を知っている．私の直前に入国審査を受けた日本人（若手医師だと推測される）が入国理由を定番のSightseeingと答えたところ，「RSNA

じゃないのか ? RSNA は Sightseeing じゃないぞ !!」と厳Society of North America 104th Scientiﬁc Assembly and

しい指摘を受けていた．今後 RSNA に参加予定の方は，Annual Meeting (RSNA2018) に参加し研究発表を行った

入国理由を RSNA と答えましょう．

ので報告する．一部まじめなことも書いているが，筆者の3.

よもやま話として楽しんでもらえれば幸いである．
2.

開

催

地

RSNA2018

入り口から見た景色はおしゃれに RSNA を演出し（写真 3），もちろん，ウェルカムボード前では記念撮影の人

開催地であるシカゴはニューヨーク，ロサンゼルスに次だかり．タイミングを見計らって恩師である有村先生（九ぐアメリカ第 3 の都市であり，アメリカ北東部に位置して州大学）との 2 ショットで写真を撮ることができた（写いる．成田空港からシカゴ・オヘア国際空港までは約 12真 4）．Technical Exhibit 会場も春の JRC の規模を上回り

時間の長時間フライトである．時差は 15 時間，機内でのその広さに圧倒された（写真 5）．また，学会場のさまざ

過ごし方をマネジメントし，時差ボケ防止に努める必要がまな場所でテーマごとにまとめられたカラフルなプログラ

ある．RSNA を満喫するためには時差ボケ対策が最重要課

ム（写真 6）や前日の内容をまとめた Daily Bulletin（日報）題であろう．ただ，機内で見ることができる多くの映画もが手に入る．それに目を通すだけでもその年の RSNA の魅力的であることは間違いないが，ここぞとばかりに見過内容をある程度把握することができ，来られなかった方々

ぎてしまわないよう自制心が試される．

にそれをお土産にするのもいいと思う．

シカゴはWindy City（風の街） ともいわれ，強風が今年のテーマはTomorrowʼs Radiology Today ，聞く

吹くことで冬は厳しい寒さとなることで知られており，風の吹き方により体感気温が大きく左右される．参考までに，RSNA 開催時のシカゴの気温変動を筆者の居住地福岡
の気温変動と合わせて図 1 に示す．寒さは覚悟の上だったが，27 日（筆者の発表日）になるとかなり寒くなり，体感気温を調べると−12°C（写真 1）．福岡にはない寒さに少し感動した．参加される際には十分な防寒具が必須であることを覚えていてほしい．
ご存知の方も多いかと思われるが，RSNA は放射線医学に関する学術大会の中で最大規模であり，毎年この時期に同会場（マコーミックプレイス）で開催されている．マコー
ミックプレイスは五大湖のひとつミシガン湖の沿岸に位置しており，目の前でその景色を楽しむことができる．広すぎてもはや湖なのか海なのかは区別できない（写真 2）．
また，毎年開催されていることからか，オヘア国際空港で

図1

シカゴの気温変動* 帝京大学大学院保健学研究科診療放射線科学専攻［〒 836–8505 福岡県大牟田市岬町 6–22］

Division of Radiological Sciences, Graduate School of Health Sciences, Teikyo University, 6–22 Misaki-machi, Omuta, Fukuoka
836–8505, Japan
E-mail: kamezawa@fmt.teikyo-u.ac.jp

35

医学物理 第 39 巻 第 1 号

写真 1

写真 2

体感気温

学会場からのミシガン湖の眺め

写真 3

写真 4

会場入り口から見た景色

ウェルカムボード前にて．右から有村先生（九州大学），筆者

ところによると，参加者は約 6 万人とのことで学会場は連
日多くの研究者で埋め尽くされていた．RSNA ではラン
チョンセミナーは開催されていないため，会場にあるマクドナルドやピザ屋，フードコートは毎日長蛇の列ができていた．時間帯をずらすことやランチ持参など対策が必須である．Presidentʼs address では，放射線科医が人工知能(Artiﬁcial intelligence: AI) をどのように扱っていくかが
主な講演内容であった．「近年の AI の進歩に伴い，これからの放射線科医の立場などを考える時代がやってきているが，AI や機械学習などの技術が放射線科医に取って代わることは決してなく，放射線科医が AI を有効に活用することで患者および医学の両方の利益となる．また，放射線医学に対する AI の最も重要な影響は，私たちがより効率的かつ効果的に仕事をすることを可能にすることである」と述べられた．学会中に36

It is not Humans vs Machine.

写真 5

機器展示会場Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1 (2019)

国際学会参加記

会での英語口述発表は 2 回目であり，英語による質疑応答にはいささか不安があった．発表後，自分の中では何とか受け答えはできたと感じてはいたものの，恩師である有村先生から，質問の一つについては正確に答えていなかったと指摘され，英会話能力についてさらに精進が必要だなと再認識した学会でもあった．
5.

観光とグルメ

筆者は RSNA 推奨の Best Western River North に宿泊した．ダウンタウンも近くシャトルバス停留所の目の前であり非常に便利なホテルで会った．部屋の窓からは Rock
写真 6

テーマ別プログラム

N Roll McDonaldʼs といわれるシカゴ郊外に誕生した第 1号店を真似て作られたマクドナルドを見ることができた．
学会自体が楽しすぎてあまり観光名所を見て回ることがで

The future is Humans＋Machines. という言葉も耳にしきなかったが，到着初日はミレニアムパークやダウンタウ

た．まさにそうなることが放射線医学の発展につながるとンを散策し，クリスマスシーズンに向かうシカゴの町並み考える．私も 1 人の研究者として AI により放射線医学をを楽しんだ（写真 7〜9）．その他の観光名所へは，次回参支援できるよう努力する必要があると改めて感じた．

加した際に訪問することとした．

さて，RSNA2018 アプリを活用し，RSNA での発表やシカゴはスポーツも盛んで 4 大プロスポーツである MLB

教育講演における AI 関連セッション数を調べたところ，（野球）や NBA（バスケットボール），NFL（アメリカン

Artiﬁcial intelligence で 31, Machine learning で 52,

フットボール），NHL（アイスホッケー）が本拠地を構えDeep learning で 61, Radiomics で 28（重複あり）であり，ている．なかでも同じ都市にメジャーリーグチームが 2

多くの研究者が AI を活用した研究発表を行っていることチームあるのには驚きである．この 2 チームには幼少期よを再 確 認 し た．ま た，NVIDIA Deep Learning Institute

り応援していたホークスの選手（カブス：川崎宗則，和田によるハンズオンや Technical Exhibit 会場では AI 関連展

毅，ホワイトソックス：井口資仁）が在籍していたことも

示ブースが集まった Machine Learning Showcase など興あり親しみを感じている．現在ではダルビッシュ有が在籍

味をそそるものばかり．もちろんすべてに参加したい気持している．RSNA の時期は残念ながらオフシーズンでありちは当然あるが残念ながら体は一つしかなく，取捨選択を観戦はかなわなかった．また，中学からバスケットボール

迫られる．事前に内容をチェックし，綿密なスケジュールをしており，シカゴ・ブルズにマイケル・ジョーダンがいを立てて学会に臨むのがいいだろう．見ることができな

た黄金期の NBA をテレビでよく観戦していた．RSNA のかった演題などは Virtual Meeting にアクセスすることで時期がレギュラーシーズン真っ只中であることからこれは内容把握が可能である．

観戦したい！！と興奮しながらチケット購入に動いたが時

4.

発表演題

すでに遅しでこちらも観戦できなかった．RSNA に便乗して NBA 観戦の際には事前のチケット予約をお勧めする．

筆 者 は『Radiomics-based prediction of malignant po-

若干筆者の趣味話に寄ってしまったが，グルメの話に移

tential in patients with parotid gland cancer』と い う タ

ることとする．シカゴの名物といえば「ディープディッ

イトルで口述発表を行った．近年，日本でも注目されていシュピザ」．深い皿のようなタルト型の生地に色々な具材

る Radiomics と機械学習を利用し，手術前の MR 画像からを投入し焼いたものである．かなりボリューミーなため何

耳下腺がんの悪性度を予測するという内容である．耳下腺

人かでシェアするのがベストである．写真を撮影したがイがんの病理組織型は WHO により 23 種（亜分類を含める

ンスタ映えしない写真であったため皆様のお目に入れることさらに多数）に分類され，従来の生検では術者の技術やとができないが，ぜひ現地で試してほしい一品である．

病理医の診断能力などにより手術前の悪性度判定精度に大ホットドッグも有名で，会場内の売店でも取り扱いがある．

きな変動があることが問題とされている．そこで，手術前ケチャップをつけずに食べるのがシカゴ流らしい．また，の MR 画像から得られた画像特徴量と悪性度との関係性をステーキハウスやアジア系，地中海系料理など世界中のレ機械学習の一つであるサポートベクターマシンを用いるこストランがあるため，食に飽きることはないだろう．初めとで手術前に悪性度判定が可能となるという仮説のもと，てギリシャ料理のサガナキ（山羊チーズを焼いたもの）を研究を行った．結果として，提案手法の悪性度推定精度は食べたが，焼くパフォーマンスも楽しく，そして美味し

90.5% と高い精度が得られ，今回の発表に至った．国際学

かった．
37

医学物理 第 39 巻 第 1 号

写真 9

写真 7

ミレニアムパークの銀色の何か

シカゴ劇場

写真 10

地中海料理レストランにて．右から有村先生（九州大学），筆者，馬込先生（駒澤大学）

学）など多くの方とさまざまな国のレストランでお食事をご一緒させていただき，学会以外でも貴重な時間を過ごすことができた（写真 10）．これもまた，大きな学会に来た
ときの醍醐味の一つだろう．
写真 8

ミレニアムパークのクリスマスツリー

6.

最

後

に

駄文ではありましたが，最後までお付き合いいただきあ

今 回 の RSNA で は，Samuel G. Armato III 先 生 (Uni-

りがとうございました．また，RSNA2018 参加報告を執versity of Chicago)，Jayaram K. Udupa 先生 (University

筆させていただく機会を与えてくださいました医学物理学

of Pennsylvania)，鈴 木 賢 治 先 生 (Illinois Institute of会編集委員会委員長長谷川智之先生，編集委員馬込大貴先Technology)，五味勉先生（北里大学），馬込先生（駒澤大生に感謝申し上げます．

38

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 32 No. 1: 39–39 (2012)

編

集

後

記

本号は令和最初の「医学物理」誌となります．本誌は昭和 56 年 4 月に発行された「日本医学放射線学会物理部会誌」第 1 巻第 1 号を起源に巻番号を引継ぎ，
平成 4 年には第 12 巻第 3 号からの「放射線医学物理」，平成 12 年に第 20 巻第 1号からの「医学物理」と変遷を重ね平成を駆け抜けて発行されてきた学会機関誌です．令和元年度の本誌第 39 巻第 1 号として，医学物理のダイナミズムを感じさせる放射線治療と画像処理の融合に関する「放射線治療における Deformable Image
Registration (DIR)」を特集しました．本号の国際学会参加記「RSNA2018 参加報告」にも登場されます九州大学の有村秀孝教授に企画・構成をお願いし，同教授も含め5 名の専門家に DIR の基礎から放射線治療の臨床応用に至るまで解説していただ
きました．DIR の画像処理数学のエッセンスをわかりやすく概説していただくなど，
この技術に馴染みのない読者にとりましても興味深く俯瞰することができ，さらに，臨床で DIR 技術をお使いの方にもより理解を深めることができる内容となっております．また，本号より教育委員会企画として解説記事の連載が始まり，新潟大学の
和田真一名誉教授に「CT 画像 3D-PSF の胸部 CT-CAD の QA への応用」のご執筆をお願いしました．医学物理における様々な領域の魅力が伝わることと思います．
本誌が，本学会員の専門性を深めるとともに学術的視野を広げ，研究開発および臨床現場での問題解決のポテンシャル向上に寄与できればと考えています．
（編集委員 山本 徹）

Japanese Journal of Medical Physics

医

学

物

理

Editorial Board
T. Hasegawa (Chief)
M. Akimoto
F. ArakiN. Kanematsu
R. Kohno
S. SatoS. Sugimoto
Y. Takahashi
A. Nohtomi
M. Hashimoto
T. Fujisaki
T. Magome
N. Matsufuji
S. Minohara
T. Yamamoto
H. Watabe

編集委員長
長谷川智之（北里大学）
編集委員
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荒木不次男（熊本大学）
兼松 伸幸（放射線医学総合研究所）
河野 良介（放射線医学総合研究所）
佐藤 清香（エレクタ（株））
杉本
聡（順天堂大学）
高橋豊（大阪大学）
納冨 昭弘（九州大学）
橋本 成世（北里大学）
藤崎 達也（茨城県立医療大学）
馬込 大貴（駒澤大学）
松藤 成弘（放射線医学総合研究所）
蓑原 伸一（神奈川県立がんセンター）山本
徹（北海道大学）
渡部 浩司（東北大学）

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Yamabukicho, Shinjuku-ku, Tokyo 162–0801, Japan
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ISSN: 1345–5354

ISSN: 1345–5354

Japanese Journal of Medical Physics [JJMP] is publishedfour times per annual volume by the Japan Society of
Medical Physics.

本誌は年 1 巻とし，1 号，2 号，3 号及び 4 号として発行します．

JJMP is indexed in Index Medicus and MEDLINE on the
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Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1: 40–40 (2019)賛

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 1 (2019)

助

会

員

名

エ

レ

ク

タ

株

式

会

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東 洋 メ デ ィ ッ ク 株 式 会 社

株

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長 瀬 ラ ン ダ ウ ア 株 式 会 社

加速器エンジニアリング株式会社

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住 友 重 機 械 工 業 株 式 会 社

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株 式 会 社 千 代 田 テ ク ノ ル

公益社団法人

株 式 会 社 通 商 産 業 研 究 社

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会

社

日

立

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作

所

日本生体医工学会

Japanese Journal of Medical Physics
目
次
巻 頭 言
放射線治療における Deformable Image Registration 特集
有村秀孝 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

〈放射線治療における Deformable Image Registration 特集〉
解説
放射線治療における Deformable Image Registration の基礎
有村秀孝 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
臨床利用における DIR の概要
木藤哲史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
様々な医用画像に対する DIR と自動輪郭抽出角谷倫之 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
DIR を用いた線量分布の合算
宮部結城 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
DIR の臨床における応用利用
黒岡将彦 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
〈連載：教育委員会企画〉
解説CT 画像 3D-PSF の胸部 CT-CAD の QA への応用
(1) ヘリカル CT 画像と 3D-PSF シミュレーション
和田真一 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

2
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国際学会参加記

RSNA2018 参加報告
亀澤秀美 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

35

編集後記 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

39【複写される方へ】
本誌に掲載された著作物を複写したい方は，（社）日本複写権センターと包括複写許諾契約を締結されている企業の方でない限り，著作権者から複写権等の行使の委託を受けている次の団体から許諾を受けて下さい．
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FAX: 03-3475-5619 E-mail: info@jaacc.jp
著作物の転載・翻訳のような，複写以外の許諾は，直接本会へご連絡下さい．

医学物理

第39巻

定価 2,000円

第1号

令和元年5月31日発行 公益社団法人 日本医学物理学会 東京都新宿区山吹町358-5
平成 2 年 6 月11日第 4 種郵便物認可（株）国際文献社内