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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-12-05 09:30 MR-Linacによる放射線治療のためのリアルタイム3DMRI再構成モデルの検討 ○松本賢和・恒田雅人・阿部幸太・宇野 隆・須鎗弘樹・森 康久仁（千葉大）  MICT2025-35 MI2025-43 |
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| 抄録 | （和） | MR画像誘導放射線治療の更なる高精度化には，治療中の三次元的な臓器の動きをリアルタイムに把握することが不可欠である． しかし，治療中に撮像されるcine-MRIは特定の断面の情報に限られるため，撮像断面から外れる動きを含む，三次元的な変形を捉えきれない課題がある．本研究ではこの課題を解決するため，cine-MRIの情報からリアルタイムに3D-MRIを再構成する． 本手法では，深層学習を用いて，治療中のcine-MRIを参照し，治療前の3D-MRIを変形させる． 変形結果は変形前画像よりもSSIMが0.76から0.85へ改善した． 視覚評価では，呼吸による肝臓の動きも再現していることを確認した． |
| （英） | To further improve the accuracy of MR-guided radiotherapy, it is essential to grasp three-dimensional organ motion in real-time during treatment. However, intra-treatment cine-MRI is limited to specific 2D slice information, posing a challenge in capturing 3D deformations, including out-of-plane motion. To address this issue, our study reconstructs 3D-MRI in real-time from cine-MRI information. Our method employs deep learning to deform the pre-treatment 3D-MRI by referencing the intra-treatment cine-MRI. The resulting deformed images showed an improvement in SSIM from 0.76 to 0.85. Visual assessment also confirmed that the model accurately reproduced liver motion due to respiration. |
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| キーワード | （和） | 放射線治療 / MRgRT / 3D-MRI再構成 / cine-MRI / 深層学習 / / / |
| （英） | radiation therapy / MRgRT / 3D-MRI reconstruction / cine-MRI / deep learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 270, MI2025-43, pp. 14-17, 2025年12月. | |
| 資料番号 | MI2025-43 | |
| 発行日 | 2025-11-27 (MICT, MI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MICT2025-35 MI2025-43 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MICT MI |
| 開催期間 | 2025-12-04 - 2025-12-05 |
| 開催地（和） | 岡山コンベンションセンター |
| 開催地（英） | Okayama Convention Center |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般，ヘルスケア・医療情報通信技術，一般 |
| テーマ（英） | Medical imaging technology, healthcare and medical information communication technology, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2025-12-MICT-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | MR-Linacによる放射線治療のためのリアルタイム3DMRI再構成モデルの検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Real-time 3D MRI reconstruction models for radiotherapy using MR-Linac. |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 放射線治療 / radiation therapy |
| キーワード(2)（和/英） | MRgRT / MRgRT |
| キーワード(3)（和/英） | 3D-MRI再構成 / 3D-MRI reconstruction |
| キーワード(4)（和/英） | cine-MRI / cine-MRI |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松本 賢和 / Kento Matsumoto / マツモト ケント |
| 第1著者 所属（和/英） | 千葉大学大学院融合理工学府 (略称： 千葉大) Graduate School of Science and Engineering, Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 恒田 雅人 / Masato Tsuneda / ツネダ マサト |
| 第2著者 所属（和/英） | 千葉大学大学院医学研究院 (略称： 千葉大) Graduate School of Medicine, Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 阿部 幸太 / Kota Abe / アベ コウタ |
| 第3著者 所属（和/英） | 千葉大学大学院医学研究院 (略称： 千葉大) Graduate School of Medicine, Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宇野 隆 / Takashi Uno / ウノ タカシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 千葉大学大学院医学研究院 (略称： 千葉大) Graduate School of Medicine, Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 須鎗 弘樹 / Hiroki Suyari / スヤリ ヒロキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 千葉大学大学院情報学研究院 (略称： 千葉大) Graduate School of Informatics, Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 康久仁 / Yasukuni Mori / モリ ヤスクニ |
| 第6著者 所属（和/英） | 千葉大学大学院情報学研究院 (略称： 千葉大) Graduate School of Informatics, Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-12-05 09:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MICT2025-35, MI2025-43 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.269(MICT), no.270(MI) |
| ページ範囲 | pp.14-17 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2025-11-27 (MICT, MI) |
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