精密医療のための 4D-MRI
精密放射線治療に向けて: 超高品質 4D-MRI に基づく呼吸運動の生理学的モデリング
この研究の目的は、4 次元磁気共鳴画像法 (4D-MRI) と呼ばれる技術を使用して、成人の肺と肝臓の医用画像を作成する新しい方法を開発することです。 この技術は、患者が呼吸している間に、胸部と腹部の内部の 3 次元動画を生成します。 （四次元は時間です！）
この医療用画像の新しい方法は、放射線治療を受けているがん患者を支援するために開発されています。 放射線療法は、がん性腫瘍の治療に使用されます。 放射線療法が有効であるためには、体内の腫瘍の正確なサイズ、形状、および位置を知る必要があります。 肺がんおよび肝臓がんの放射線治療で特に困難なのは、患者が呼吸をしているため、治療中に腫瘍が移動することです。 したがって、腫瘍の動きも治療計画に組み込む必要があります。 この研究は、4D-MRIに基づくより良いターゲティングと線量推定を通じて、放射線治療計画を改善することを目的としています。 この新しいイメージング法を放射線治療計画に使用する前に、生きて呼吸しているボランティアでテストする必要があります。
調査の概要
詳細な説明
がんの放射線療法は個別化医療の先駆者であり、患者固有の解剖学的情報に基づいて個別化された治療法を開発しています。 過去 10 年間の放射線療法の多くの進歩により、多くの患者の局所または局所領域の腫瘍制御が効果的に強化されたにもかかわらず、改善の余地がかなり残っています。 精密医療の時代に治療域をさらに広げるための放射線治療の課題は、主に 2 つあります。(a) 定義された標的体積に対する放射線量の適合性をさらに改善すること、および (b) 個別化された治療のために新しい生物学的戦略を適応させることです。 4 次元 (4D) イメージングと変形可能画像レジストレーション (DIR) は、最新の放射線治療における重要なツールであり、4D 放射線治療、適応放射線治療、治療評価など、最近の多くの進歩において重要な役割を果たしています。 ただし、現在の 4D イメージングおよび DIR 技術は、精度の要件が高まるにつれて、重大な課題に直面しています。
放射線治療における 4D イメージングの現在の標準は 4D-CT です。 ただし、精密放射線治療への適用を妨げる 2 つの大きな制限があります。(a) 軟部組織のコントラストが低い。 したがって、4D-CT は腹部への適用には理想的ではありません。 (b) 不規則な呼吸によって引き起こされるモーション アーティファクト。 4D-CT モーション アーチファクトは、モーション測定、ターゲット ボリュームの描写、線量計算、DIR、肺換気計算など、さまざまな放射線治療アプリケーションでエラーを引き起こすことが示されています。 4D-MRI は、放射線治療のための新たな 4D イメージング技術です。 4D-CTよりも軟部組織のコントラストが優れているため、腹部の撮影に優れています。 4D-MRI の最近の多くの進歩にもかかわらず、現在の 4D-MRI の実装では、次の欠陥の少なくとも 1 つが原因で、精密放射線治療アプリケーションの画質が不十分です: 時間的および/または空間的分解能が低い、画像取得時間が長い、および肺。 結果として得られる 4D-MRI 画像には、臨床アプリケーションに十分な解剖学的詳細が欠けており、DIR のパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があります。 現在の DIR 技術は形態学的類似性に焦点を当てていますが、変形の生理学的妥当性には焦点を当てていません。 研究は、整列されたデータの形態学的類似性の増加が、常に登録精度の向上を意味するわけではないことを示しています。 したがって、より洗練されたアプローチが望まれます。
研究者は、超高品質 4D-MRI と生理学に基づくハイブリッド DIR という 2 つの主要な技術の開発と相互受精に基づいて、前述の 4D イメージングと変形可能な画像登録 (DIR) の制限に対処するための体系的なアプローチを採用します。 この調査には 2 つの部分があり、次の 3 つの主な目的で構成されています。
パート 1. 健常者における技術開発: 研究者は、超高品質 3D MRI 用の既存のパルス シーケンス戦略を拡張して、超高品質 4D-MRI を可能にします。 4D-CT および現在の 4D-MRI 技術と比較して、提案された超高品質 4D-MRI 技術は次の利点を提供します。 血管の木）胴体全体に。 (b) 一時的な疑似解像度が高い (> 20 フェーズ/サイクル)。 (c) (ほぼ) モーション アーティファクトがない。
• 目的 1: これら 3 つの設計目標を満たす画像を生成する MRI パルス シーケンスおよび画像再構成パイプラインを開発します。
パート 2. 患者研究における 4D-MRI の評価: 4D-MRI は、既存の DIR および 4D-CT 法と比較されます。 比較には 2 つのクラスがあり、それぞれが個別の目的として定式化されます。
- 目的 2: 4D-MRI に基づくモーション モデリングを、健康なボランティアとがん患者の変形可能な画像登録 (DIR) と比較します。 超高品質 4D-MRI アプリケーション向けに調整された、改良されたモーション モデリング手法が開発されます。 研究者は、4D-MRI に基づく新しいモーション モデリング手法が、呼吸運動推定の現在の DIR アルゴリズムよりも優れていると仮定しています。 この仮説は、新しい方法を、商用ソフトウェアと公開されているアルゴリズムの混合を含む 5 つの DIR アルゴリズムと比較することによってテストされます。
- 目的 3: 肺がんおよび肝臓がん患者の 4D-MRI と 4D-CT を比較します。 この目的の全体的な仮説は、超高品質 4D-MRI が、特に不規則な呼吸をしている患者の肺および肝臓における放射線療法の運動管理において、4D-CT よりも優れた画質を提供するというものです。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Roselove N Nunoo-Asare, MA
- 電話番号：4342436074
- メール：RNN3B@VIRGINIA.EDU
研究場所
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Virginia
-
Charlottesville、Virginia、アメリカ、22908
- 募集
- University of Virginia
-
コンタクト：
- Roselove Nunoo-Asare, MA
- 電話番号：5402955399
- メール：rnunoo.asare@gmail.com
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準：肺がんおよび肝臓がん患者の包含基準は次のとおりです。
- 患者は21歳以上です
- -患者は肺または肝臓に原発性または転移性腫瘍を持っています
- 腫瘍の直径が7cm未満
- -患者は治療計画の一環として放射線療法（放射線腫瘍医の指示による）を受けます
- -患者は、治療レジメンの一環として、腫瘍運動評価を伴う計画CTスキャン（治療する放射線腫瘍医によって注文された計画4D-CT）を受けます
- -患者はインフォームドコンセントに署名しており、4D-MRIイメージングプロトコルを順守する意思がある
健康なボランティアの参加基準は次のとおりです。
- 被験者は18歳以上です
- -被験者はインフォームドコンセントに署名しており、4D-MRIイメージングプロトコルを順守する意思がある
除外基準:
- ペースメーカー、MRI と互換性のない手術用クリップ、榴散弾など、体内に金属材料が存在するなど、MRI 処置が禁忌である状態。
- 長時間仰向けで横になるのが困難な方
- -プロトコルの遵守を複雑にする深刻な/制御が不十分な医学的または心理的状態の患者
- 大きすぎてマグネット ボアまたは RF コイルに適切に収まらない
- 閉所恐怖症
- 妊娠中または授乳中の女性
- 活動性または慢性感染症の存在
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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健康
地域の健康ボランティア
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胴体の4次元MRI
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肝臓がん
肝がんの放射線治療を受けている患者
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胴体の4次元MRI
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肺癌
肺がんの放射線治療を受けている患者
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胴体の4次元MRI
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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健康なボランティアの画質指標
時間枠：1 回のイメージング セッション、最長 2 時間
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一般的な 4D-MRI 画像の品質は、信号対雑音比、呼吸サイクルごとの異なる画像の数、必要な合計撮像時間、および画像品質指数に基づいて評価されます。
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1 回のイメージング セッション、最長 2 時間
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がん患者の画質指標
時間枠：1 回のイメージング セッション、最長 2 時間
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私たちは、超高品質の 4D-MRI 方法論が、肺と肝臓の放射線療法の運動管理において 4D-CT よりも優れていると仮定しています。
腫瘍体積の一貫性、追跡可能なランドマークの数、モーション測定の精度、および画質指数に基づいて画質を比較することにより、この仮説をテストします。
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1 回のイメージング セッション、最長 2 時間
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健康なボランティアとがん患者の DVF エラー
時間枠：1 回のイメージング セッション、最長 2 時間
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4D-MRIに基づく私たちの運動モデリング法は、呼吸運動推定のための現在のDIRアルゴリズムよりも優れていると仮定しています。
計算された変形ベクトル場 (DVF) の大きさ誤差 (Em) と角度誤差 (Ea) に基づいて、この方法を 5 つの既存の DIR アルゴリズムと比較することにより、この仮説をテストします。
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1 回のイメージング セッション、最長 2 時間
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協力者と研究者
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捜査官
- 主任研究者：G. Wilson Miller, PhD、Univsersity of Virginia
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- HSR20040
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
IPD プランの説明
IPD 共有時間枠
IPD 共有アクセス基準
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。