情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

近年，がん治療において患者への負担が少ない非侵襲な治療として放射線治療が有効性を示している．その中で，肺などの呼吸性移動を伴う臓器の時間的な変動を観察可能な4DCTが注目されている．しかし4DCT画像の撮影は3DCT画像の撮影に比べて被曝量が多く，患者への負担も大きいため撮影回数を極力減らすことが求められる．そこで本稿では，Cartesian Genetic Programming(CGP)を用いて3DCT画像から4DCT画像を推定する手法を提案する．基準となる4DCT画像の各時刻の3DCT画像から複数の特徴点を抽出し，その特徴点が3次元空間内で描く移動軌跡をCGPで学習する．3DCT画像から4DCT画像を推定する際は，3DCT画像から複数の特徴点を抽出した後，学習したCGPで移動軌跡を推定する．提案手法を肺のCT画像に適用する実験を行い，有効性を確認した．