580 （92）
１．まえがき
近 年 ， 放 射 線 治 療 は 高 度 化 が 進 み ， 定 位 放 射 線 治 療 （Stereotactic Body Radiation Therapy: SBRT），強度変調 放射線治療（Intensity Modulated Radiation Therapy: I M R T ）， 回 転 型 強 度 変 調 放 射 線 治 療（ V o l u m e t r i c Modulated Arc Therapy: VMAT），粒子線治療（Particle Therapy）のように，高精度放射線治療が普及しています． そのため，正常組織の線量を低下し，かつターゲットに高 線量を投与することが可能となっています．しかしその一 方で，照射位置がずれてしまった場合に，周りの正常組織 にまで高線量を投与してしまう危険があります．このよう な事態を防ぎ，ターゲットに処方線量を高精度に照射する ために，画像誘導放射線治療（Image-Guided Radiotherapy: IGRT）が広く行われてきています．また，近年では画像誘 導粒子線治療（Image-Guided Particle Therapy: IGPT）も 普及してきています． IGRT や IGPT ではさまざまな画像処理技術が使用される ことで高精度かつ高速な治療を実現しています1）2）．また これらの技術だけではなく，放射線治療の中ではさまざま な箇所で画像処理技術が使用されています．本稿では，放 射線治療の大まかな流れと，それぞれの箇所において使用 される画像処理技術の研究開発の現状と，今後の放射線治 療における画像処理技術の展望について述べます．
２．放射線治療の大まかな流れ
放射線治療はがんと診断された後，治療のための準備か ら照射するまでに図 1 に示すように三つのシーンがありま す．まず，Computed Tomography（CT）画像を撮影し， CT 画像上で治療計画を立てます．治療計画とは，放射線 を照射する方向と照射線量を決める作業で，治療計画装置 に よ っ て 計 算 さ れ た 後 ， 線 量 分 布 や Dose Volume Histogram（DVH）を利用してターゲットや重要臓器の照射 予定線量を確認し，それらの線量に応じて計画修正をする ということを繰り返します．次に，患者位置決めを行いま す．患者位置決めは，治療計画用の CT 画像を撮影した患 者位置に治療直前の患者位置を合わせこむ作業のことで す．患者位置決めは Cone Beam CT（CBCT），X 線 Flat Panel Detector（FPD），治療室 CT 等，治療室に設置され た装置で撮影された画像を用いて治療台を動かすことで行 います．そして最後に，照射を行います．照射自体は早い ものであれば 1 ∼ 2 分もあれば終わりますが，治療計画や 患者位置決め等，放射線治療を正確に行うためにはこれら の準備が必須となります． 画像処理技術はこれらのシーンのさまざまな箇所で使用 されており，高精度な放射線治療の実現に今や欠かせない ものとなっています．次章では，それぞれのシーンにおい て，画像処理技術が放射線治療にどのように役に立ってい るかを説明します．３．放射線治療における画像処理の役割
3.1 治療計画に用いる画像処理 治療計画を立てるためには，まず目標となるターゲット や線量を評価するための重要臓器の輪郭を囲う必要があり放射線治療のための画像処理
久保田 佳 樹
† キーワード：放射線治療，レジストレーション，追跡，治療計画，患者位置決め，リアルタイム †群馬大学 重粒子線医学研究センター"Image Processing in Radiotherapy" by Yoshiki Kubota (Heavy Ion Medical Center, Gunma University, Gunma)
患者位置決め 治療計画
照射
ます．これらの作業は，放射線科医，放射線技師，医学物 理士等によって行われます．CT 画像上の腫瘍の輪郭を囲 う場合には，図 2 のように Positron Emission Tomography （PET）や Magnetic Resonance Imaging（MRI）など，それ ぞれ異なった特性を持つ画像を使用し，それらの画像と CT 画像をフュージョンすることにより腫瘍輪郭を明確に して抽出します．輪郭の抽出は，画像処理のセグメンテー ション技術によって自動で行われる場合もありますが，最 終的には放射線科医が手動で修正を行います．また，回転 ガントリーを使用する IMRT や VMAT の治療では，回転 ガントリーによってさまざまな角度からの照射が可能とな りますので，治療計画は一つの CT 画像のみを使用して計 算することが可能です．しかし重粒子線など回転ガント リーを持たない場合には，図 3 のように患者の体位を傾け ることによって照射位置を変えます．この時に，それぞれ の体位における治療計画を立てた後，全体位で合成された 実際起こりうる線量分布を確認するためには，いずれかの 体位の CT 画像上で計算された線量分布に，他の体位に よって撮影された CT 画像上で計算された線量分布を合成 する必要があります．また，過去に照射された線量分布と 新たに計画を立てた線量分布の合成分布を確認する場合に も，同様にどちらかの CT 画像上にもう一方の線量分布を 合成する必要があります．このような場合には，3D-3D Registration 法によってそれぞれの体位の CT 画像の対応す る画素の位置を計算し，その位置対応情報を元に線量分布 のフュージョンを行います．このようなフュージョンは， MIM software（MIM software 社），Focal（Elekta 社）などイ
メージフュージョン・ビューアーソフトウェアや，Pinnacle （Philips 社），Eclipse（Varian medical Systems 社）などの治
療計画ソフトウェアで実現しています． 治療計画においては，さまざまな画像処理技術が応用さ れていますが，リアルタイム性を求めるよりも精度を求め ることが重要となります．現在のところ，Registration 技 術などは体の中でも変形の少ない部位に関しては精度良く 実現することが可能ですが，胃や腸など常に動いている部 位に関しては 1 ： 1 の対応を取るのが困難であるため，こ のような部位でも高精度に行える変形 Registration 法に期 待が高まっています． 3.2 患者位置決めに用いる画像処理 患者位置決めは，図4で示すようなCT-CBCT Registration 技術を用いた方法が研究されており3）∼ 5），X-ray Volume
Imaging system（Elekta 社）や On-Board Imager system （Varian Medical Systems 社）などのソフトウェアが開発さ れています．光子線治療の患者位置決めにおいては，この ような CBCT を用いた方法が普及してきています． また，図 5 のように 2 方向からの X 線を用いた 2D-3D Registration 法を用いた患者位置決めについて研究されてい ます6）∼ 8）．2D-3D Registration 法とは，図6で示されるよう な治療直前に撮影された X 線画像に，CT 画像を並進・回転 し て CT 画 像 か ら 作 成 さ れ た Digitally Reconstructed Radiograph（DRR）画像が一致するように繰り返し計算する 方法のことです．この方法は Exactrac（BrainLAB 社）など のソフトウェアが開発されています．粒子線治療施設では， 581 （a）マーカマッチング （b）ボーンマッチング 図 4 リファレンス CT 画像（紫色）と CBCT 画像（緑色） （文献 5）図 1 より引用・改変） 図 3 異なる体位ごとの線量分布 （右端図は仮想ビームを含む合成線量分布） 図 2 CT 画像（左）と PET-CT 画像（右）
582 （94） スノート（照射筒）との干渉や粒子線特有のビーム飛程の問 題により，患者位置決めにこれら 2 方向からの X 線を用いた り，治療室 CT が使用されている施設が多くあります．ビー ム飛程の問題とは，粒子線がターゲットまでの通過パスに 影響を受けてターゲット周辺の線量が大きく変化すること であり，ターゲットの位置だけではなく，ターゲットまで の水等価距離（飛程を水に換算した距離）の変化を計算する ことが重要となります．治療室 CT を使用した場合では， 3D-3D Registration 法などにより，ターゲットまでの位置の ずれを調べることに加え，ターゲットまでの水等価距離の 変化についても同時に計算することが必要となります． 患者位置決めではできるだけ高速な処理が必要であり， それぞれの施設の治療室で使用できる画像に合わせたさま ざまな高速な画像処理技術が応用されています． 3.3 照射中に用いる画像処理 放射線治療において，肺や腹部など，呼吸によって変化す る部位の腫瘍に対して，マージンの拡大を抑えて照射する 方法として，腫瘍を待ち伏せて呼吸のタイミングに合わせ て照射を行う呼吸同期照射が広く普及しています9）．呼吸同 期照射は，呼吸の動きが腫瘍の動きと相関していると仮定 して，直接的/間接的に呼吸や腫瘍の動きを計測するさまざ まな方法を使用します．それらの方法としては，図7のよう なレーザによって体表面の変動を計測する方法や，X 線透視 によって金属マーカの動きを計測する方法があります． Shirato らは X 線透視画像上から複数の金属マーカをパター ン認識により抽出し，その金属マーカ位置を指標に放射線 を照射する方法を提案しました10）（図 8）．また，近年では マーカを使用しない非侵襲的な方法を実現するため，撮影 された画像上より直接腫瘍位置を計算するマーカレス呼吸 同期照射法について盛んに研究されています．治療中に使 用可能な X 線等の画像中から腫瘍位置を抽出することは マーカ抽出と比較しても高難易度であるため，マーカレス での呼吸同期照射は，より高度な画像処理技術が必要とな ります．Cui らは複数の X 線透視画像からテンプレートを用 意し，それぞれのテンプレートでの最適位置の投票を行う ことで高精度な腫瘍位置の追跡を実現しています11）（図 9）． Bryant らは，4DCT 画像のそれぞれの位相より作成した Beams-Eye-View（BEV）テンプレートとなる DRR 画像と治 療中撮影される Electronic Portal Imaging Device（EPID）画 像中より，関心領域内の相互相関値を計算することで腫瘍 位置の追跡を実現しています12）（図 10）．また，著者らは X 線画像以外の腫瘍位置確認の媒体として，超音波画像を用 図 8 リアルタイム腫瘍追跡システム画面 四角の中心がマーカ，星印が治療計画でのマーカ位置を表す（文献 10） より引用）． 図 7 呼吸センサ（左）と呼吸波形（右） 図 6 DRR 画像（左）と X 線画像（右） 図 5 群馬大学での治療台と照射スノートと X 線 FPD
いた腫瘍位置追跡法を提案しました13）．この方法は，体に 固定した超音波装置より得られた画像中の，ある関心領域 内のターゲットの変形と撮影断面位置の変化に対応するた めに，連続する画像と予め保存された最呼気相もしくは最 吸気相の画像をそれぞれ用いることで高精度かつ安定した 追跡を実現しています（図 11）． このように，照射中に腫瘍位置を確認することは放射線 治療において非常に重要であり，それを実現するためにさ まざまな高度な画像処理技術が応用されています．
４．今後の展望
画像処理技術は，放射線治療のさまざまな場面で応用され ており，高精度放射線治療のために今や欠かせないものと なっています．今後，放射線治療の分野で使用される CT 画 像，CBCT 画像，MRI，超音波画像などの媒体はさらなる高 精度化に伴い情報量は膨大になり，かつリアルタイムの収 583 Incoming Image t Matching Template 1 Template 2 Template 12 S12, L12 S2, L2 S1, L1 Voting （a） （b） Location for Image t（Lt） 図 9 マルチテンプレートマッチングの流れ（a）と X 線透視画像（b） 青線は関心領域，赤線は腫瘍領域を表す（文献 11）の図 1 と図 2 より引用・改変）． 4DCT EPIDProjection Rigid Transforms
Normalized Cross Correlation NCC1 NCCN max NCC MV DRR （a） （b） T 図 10 BEV テンプレートマッチングの流れ（a）と追跡結果（b） 赤線は腫瘍領域を表す（文献 12）の図 1 と図 5 より引用・改変）．
584 （96） 集も実現してくると予想されます．また治療時においては， 画 像 撮 影 を し た そ の 場 で 治 療 計 画 を 修 正 し て 照 射 す る Adaptive Therapy が今後増加してくると予想されます．そ れらを高速かつ高精度に処理するためにも，より高度な画 像処理アルゴリズムの研究開発が必要となります． これらの画像を扱う一つの魅力は，通常のカメラモデル では取得することができない，まさに 3 次元の画像情報を 扱うことができるということだと思います．そのため，通 常用いられる 2 次元の画像処理技術を 3 次元に単に拡張す るということだけではなく，3 次元ならではの特化した処 理技術について考える面白さがあります．このような分野 に斬新な画像処理のアイデアが提案され，放射線治療がよ り安全で負担の小さいものになることを期待します． （2015 年 4 月 6 日受付）
〔文 献〕
1）G.T.Y. Chen, G.C. Sharp and S. Mori: "A review of image-guided radiotherapy", Radiol Phys Technol. 2, 1, 1-12（2009）
2）S. Mori, S. Zenklusen and A.C. Knopf: "Current status and future prospects of multi-dimensional image-guided particle therapy", Radiol Phys Technol., 6, 2, 249-72（2013）
3）T. Chen, S. Kim, S. Goyal, et al.: "Object-constrained meshless deformable algorithm for high speed 3D nonrigid registration between CT and CBCT", Med Phys., 37, 1, 197-210（2010） 4）X. Zhen, X. Gu, H. Yan, et al.: "CT to cone-beam CT deformable
registration with simultaneous intensity correction", Phys Med Biol., 57, 21, 6807-26（2012）
5）A. van der Horst, S. Wognum, R.D. Fajardo, et al.: "Interfractional
Position Variation of Pancreatic Tumors Quantified Using Intratumoral Fiducial Markers and Daily Cone Beam Computed Tomography", Int J Radiat Oncol Biol Phys, 87, 1, 202-8.（2013） 6）D. Fu and G. Kuduvalli: "A fast, accurate and automatic 2D-3D
image registration for image-guided cranial radiosurgery", Med Phys., 35, 5, 2080-94（2008）
7）H.S. Jans, A.M. Syme, S. Rathee, et al.: "3D interfractional patient position verification using 2D-3D registration of orthogonal images", Med Phys., 33, 5, 1420-39（2006）
8）J. Wu, M. Kim, J. Peters, et al.: "Evaluation of similarity measures for use in the intensity-based rigid 2D-3D registration for patient positioning in radiotherapy", Med Phys., 36, 12, 5391-403（2009） 9）K. Ohara, T. Okumura, M. Akisada, et al.: "Irradiation synchronized
with respiration gate", Int J Radiat Oncol Biol Phys., 17, 4, 853-7 （1989）
10）H. Shirato, S. Shimizu, T. Kunieda, et al.: "Physical aspects of a real-time tumor-tracking system for gated radiotherapy", Int J Radiat Oncol Biol Phys., 48, 4, 1187-95（2000）
11）Y. Cui, J.G. Dy, G.C. Sharp, et al.: "Multi template-based fluoroscopic tracking of lung tumor mass without implanted fiducial markers", Phys Med Biol., 52, 20, 6229-42（2007）
12）J.H. Bryant, J. Rottmann, J.H. Lewis, et al.: "Registration of clinical volumes to beams-eye-view images for real-time tracking", Med Phys., 41, 12, 121703-1-9（2014）
13）Y. Kubota, A. Matsumura, M. Fukahori, et al.: "A new method for tracking organ motion on diagnostic ultrasound images", Med Phys., 41, 9, 092901-1-8（2014）
US device
Video signal from monitor Hydraulic fixing arm
AVI file
Respiratory waveform signal US probe
LED sensor PSD camera
Analytical PC Storage PC （a） （b） 図 11 超音波画像からの臓器変位追跡システム図（a）と肝静脈の追跡結果（b） （文献 13）の図 1 と図 6 より引用・改変）
