頭頸部がん患者の放射線治療計画のワンストップショップとしてのマルチパラメトリックPET/MRIの有用性

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Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys..2020 Jul;S0360-3016(20)31422-X. doi: 10.1016/j.ijrobp.2020.07.024.Epub 2020-07-16.

頭頸部がん患者の放射線治療計画のワンストップショップとしてのマルチパラメトリックPET/MRIの有用性

Feasibility of multiparametric PET/MRI as a one-stop-shop for radiotherapy planning of head and neck cancer patients.

Anders B Olin
Adam E Hansen
Jacob H Rasmussen
Claes N Ladefoged
Anne K Berthelsen
Katrin Håkansson
Ivan R Vogelius
Lena Specht
Anita B Gothelf
Andreas Kjaer
Barbara M Fischer
Flemming L Andersen

PMID: 32682955 DOI: 10.1016/j.ijrobp.2020.07.024.

抄録

目的:

ワンストップで放射線治療（RT）計画を立てるためのマルチパラメトリックPET/MRIは大きな可能性を秘めているが、技術的には困難である。我々は、頭頸部癌（HNC）患者のRT治療位置でのマルチパラメトリックPET/MRIの実行可能性を検討した。PET/MRIのみに基づいてRTを計画するためのステップとして、MRIから合成CT（sCT）を生成するディープラーニングアプローチを採用した。これはその後、線量計算とPET減衰補正（AC）のために評価された。

PURPOSE: Multiparametric PET/MRI for one-stop-shop radiotherapy (RT) planning has great potential but is technically challenging. We studied the feasibility of performing multiparametric PET/MRI of patients with head and neck cancer (HNC) in RT treatment position. As a step towards planning RT based solely on PET/MRI, a deep learning approach was employed to generate synthetic CT (sCT) from MRI. This was subsequently evaluated for dose calculation and PET attenuation correction (AC).

材料と方法:

HNCのRTのために紹介された3人のパイロット患者を含む11人の患者が、ルーチンのFDG-PET/CT計画スキャンの後、治療位置でPET/MRIを受けた。PET/MRIスキャンプロトコルにはマルチパラメトリックイメージングが含まれていた。ディクソンMRIからsCTを予測するために、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をリーブ・オン・アウト法で訓練した。臨床的CTベースの線量計画をsCT上で再計算し、関心のある量の違いによる平均、最大、最大に近い、最小に近い吸収線量の相対的な差の観点から計画を比較した。sCTベースのACを用いたPETとCTベースのACを用いたPETの比較は、PET陽性体積からのSUVとSUVの相対差に基づいて評価した。

MATERIALS AND METHODS: Eleven patients, including three pilot patients referred for RT of HNC, underwent PET/MRI in treatment position after a routine FDG-PET/CT planning scan. The PET/MRI scan protocol included multiparametric imaging. A convolutional neural network (CNN) was trained in a leave-one-out process to predict sCT from the Dixon MRI. The clinical CT-based dose plans were recalculated on sCT, and the plans were compared in terms of relative differences in mean, maximum, near-maximum, and near-minimum absorbed doses for different volumes of interest. Comparisons between PET with sCT-based AC and PET with CT-based AC were assessed based on the relative differences in SUV and SUV from the PET-positive volumes.

結果:

11人の患者はすべてRT治療体位でPET/MRIを受けた。3人のパイロットを除いて、7/8人の患者では45分でフルマルチパラメトリックイメージングが完了した。1人の患者は30分後に検査を終了した。気管切開チューブが挿入されていた1例を除いて、sCTベースの線量計画のすべての線量パラメータは、CTベースの線量計画の±1％以内であった。PETについては、平均差はSUVで0.4±1.2％、SUVで-0.5±1.0％であった。

RESULTS: All 11 patients underwent PET/MRI in RT treatment position. Apart from the three pilots, full multiparametric imaging was completed in 45 min for 7/8 patients. One patient terminated the examination after 30 min. With the exception of one patient with an inserted tracheostomy tube, all dosimetric parameters of the sCT-based dose plans were within ±1% of the CT-based dose plans. For PET, the mean difference was 0.4±1.2% for SUV and -0.5±1.0% for SUV.

結論:

RT治療位置にあるHNC患者を対象としたマルチパラメトリックPET/MRIの実施は臨床的に可能であった。また、sCTの生成により、PETのACと線量計算は臨床的に十分に正確なものとなった。これらの結果は、個別化されたRT計画のためのワンストップショップとしてのマルチパラメトリックPET/MRIの利用に向けた重要な一歩である。

CONCLUSIONS: Performing multiparametric PET/MRI of patients with HNC in RT treatment position was clinically feasible. The sCT generation resulted in AC of PET and dose calculations sufficiently accurate for clinical use. These results are an important step towards using multiparametric PET/MRI as a one-stop-shop for personalized RT planning.