機械学習とディープラーニングの違うの??

機械学習とは?

「トレーニング」により特定のタスクを実行できるようになるようなAIのこと。

 

 

ディープラーニングとは?

ディープラーニングでは区別するための「目の付けどころ」をAIが自分で学習し、その性能を向上させていく。

沢山のデータを見ることによって、どこに注目すればよいかを自分で学習し、人間からの指示を待たずに自動でどんどん賢くなっていくということ。

 

 

 

 

線量計算アルゴリズムの高精度化とMU独立検証

密度スケーリング…ある物質の物理長に相対電子濃度を乗じて水等価長に換算した長さのことを実効長という。

 

水と等価な物質において電子平衡が成立していることを前提として線量を計算する方法。→ 不均質領域内における散乱成分の計算精度には限界がある。

 

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TERMAとは??

単位質量あたりに1次線が相互作用点で放出する全エネルギー

 

Kernelとは??

相互作用点周囲に付与される空間的なエネルギー分布

 

Kernelに対して密度スケーリングするもの→superposition法

Kernelに対して密度スケーリングしないもの→convolution法

 

ただし、kernel形状を変化させる方法では不均質領域内の吸収線量は水に対する値(Dose to water)であり、物質の組成の違いを考慮した計算ができていない

 

近年のTPSは物質の組成を考慮した線量を計算可能。

ex. Eclipseの場合、CT値-物理密度変換テーブルとMaterialテーブルを使用。

物質密度はICRU report23に基づいて割り当てされる。

 

MU独立検証を行う目的

AAPM TG-114では、TPSが算出したMU値が正しいことを保証するための述べている

 

MU独立検証の方法

①手計算による方法

②コンピュータプログラムを使用する方法

③水ファントムによる実測

④異なるTPSを使用する方法

 

TPSと独立検証ツールが算出するMU値に差が生じる原因

①不均質補正の精度

②評価点以外からの二次電子や散乱線の寄与

③TPSと検証ツールにおける患者geometryの不一致

などなど。。

 

ちなみに。。

RadcalcはCarkson法を使用。→体内の不均質による散乱線の密度補正が十分に考慮されない。

臨床例(乳房照射の場合)

乳房照射では、照射野内に空気が含まれる場合が多い。照射野は空気と乳房によって不均質となり、側方散乱成分の減少に対する計算を考慮できない。

 

 

 

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Dose to water / Dose to midiumについて

1.1 高エネルギーX線の相互作用

X線

・間接電離放射線

・物質に直接エネルギーを付与することは無い

X線と物質との相互作用によって発生する二次電子によりエネルギーが付与される

・高エネルギーX線と物質の相互作用は主にコンプトン効果

 

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1.2 吸収線量の定義とコンプトン効果

X線における吸収線量とは??

相互作用によって発生した二次電子が物質内で与えたエネルギー

 

体内での吸収線量を計算できる2つのパラメーター

・相互作用の数 → 線減弱係数

・二次電子が物質に与えたエネルギー → 線衝突阻止能

 

 1.3 線減弱係数と線衝突阻止能

 

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 2 線量アルゴリズムによって異なる吸収線量 (Dw, Dm)

 

Pencil Beam Convolution(PBC)、Superpositin(SP), Anisotropic Analytical Algorithm(AAA) (Dose to water) 

水の"線減弱係数"と"線衝突阻止能"を用いる

水の吸収線量を計算

◎人体の70-80%が水分で構成されており、骨を除いて体内物質の組成が水とほぼ同じであることが理由

 

Mnte Carlo, Boltzmann Transport (Dose to medium)

体内物質"線減弱係数"と"線衝突阻止能"を用いる

物質吸収線量を計算

 

 

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3 Dose to waterを計算するためのアルゴリズム

・TERMAとKernelという一次線と散乱線のエネルギー分布の広がりを表した関数を用いて線量分布を計算する。

 

PBC, SP, AAAに用いるTERMAとKernelは計測によって求めることができない

                  ↓

MC法により水中での粒子の挙動をシミュレーションすることで得られたデータを利用している。つまり、水とは質量密度が大きく異なる骨や肺にも水のTERMAKernelが使用される

                  ↓

             ”不均質補正が必要”

                  ↓

                   コンプトン効果の発生確率(線減弱係数) ∝ 物質の電子濃度

                  ↓

   相対電子濃度を補正係数として物質の線減弱係数(相互作用の数)を求める 

                  ↓

      すなわち、水の相対値として物質のTERMAを求めている

 

一方、Kernelはどのように求めるの?

・密度尺度理論を用いて物質内の電子飛程を補正している

 

PBC:TERMAのみ

・SP,AAA:TERMA+Kernelまで補正

 

水から体内物質のTERMAとKernelに変換するためには?

・各物質の相対電子密度が必要 → CT値ー相対電子濃度変換テーブルを登録

 

4 Dose to mediumを計算するためのアルゴリズム

・MCは乱数サンプリング技術を用いて粒子と物質が起こす相互作用を計算することができる。

・MC,BTEは物質の吸収線量を直接計算することができる。

               ↓

       物質の線減弱係数線衝突阻止能が必要。

               ↓

     物質の質量密度構成元素の種類重量比から算出

 

・MC,BTEではCT値を質量密度に変換し、質量密度の値から物質を割り当てる作業が行われている。

 

線量計算精度

線量計アルゴリズムの種類だけでなく、CT値の精度にも依存する。

 

5 ポイント

 

PBC, SP, AAA

TERMAとKernelは計測によって求めることはできない。MC法により水中での粒子の挙動をシミュレーションすることで得られたデータを利用している。つまり、水とは質量密度が大きく異なる骨や肺にも水のTERMAKernelが使用されるそのため、不均質補正が必要となる。水の相対値としてTERMAを求め、密度尺度理論を用いて物質内の電子飛程を補正している。

 CT値ー相対電子濃度変換テーブル

 

MC,BTE

MC,BTEは物質の吸収線量を直接計算することができる。物質の線減弱係数線衝突阻止能が必要。

CT値を質量密度に変換し、質量密度の値から物質を割り当てる

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 *1

 

 

 

 

 

*1:基礎講座 現場に役立つ線量計アルゴリズムの基礎知識を参照

はじめてのブログ開設!

はじめまして。

30代、3児のパパです!

このブログでは、個人的な趣味老後のための資産運用、子育てなどを中心に

書いていきたいと思います。

色々、やりたい事がありますが子育て中なので、妄想しながら過ごしています(笑)

飽きっぽい性格なのですが、ブログを定期的に更新できたらと思います!