術前および術後のがん画像技術の相関関係

医療診断では、MRI、CT、PETなどのさまざまな画像診断手段が使用されています。 画像は異なる時間に異なる体位で取得される場合があるため、正確な診断と治療計画を立てるために位置を調整する必要があります。 さまざまな画像モダリティにより、研究対象の解剖学的構造に関する補完的な情報が提供されます。 画像レジストレーション技術により、マルチモダリティ画像を共通の座標系に投影できるため、これらの画像を位置合わせして画像間の空間的対応を確立できます。

本研究プロジェクトは、機能的PET画像とCT画像を同じ患者から取得した病理画像と登録することにより、肺がん患者の腫瘍環境について機能的PET画像とCT画像が提供する情報を調査することを目的としています。 機能画像上で特定の関心領域を特定すると、研究者は腫瘍の生物学的性質を調べることができます。 多くのがんでは、腫瘍環境は通常、不均一な組織塊で構成されています。 特定の治療法は腫瘍の局所的特徴に応じて多かれ少なかれ適している可能性があるため、癌の下部構造の識別と分類は放射線療法の計画段階で最も重要です。 たとえば、低酸素領域（酸素供給が非常に低い腫瘍内部の領域）では、放射線療法の効果が低いため、これらの領域への治療を強化する戦略が検討される可能性があります。

このプロジェクトでは、外科的に摘出された肺腫瘍から撮影された病理画像と、手術前に患者から取得された対応する PET/CT スキャンとを自動的に登録するためのフレームワークを開発します。 これらの画像の位置合わせは、さまざまな PET 放射性トレーサーの性能を評価するために不可欠です。