| Project/Area Number |
17K15817
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Field |
Medical Physics and Radiological Technology
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| Research Institution | Osaka International Cancer Institute |
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Principal Investigator |
Ueda Yoshihiro 地方独立行政法人大阪府立病院機構大阪国際がんセンター(研究所), その他部局等, 放射線腫瘍科技師 (80643486)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2019: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2018: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2017: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | Data base / Big data / Dose volume histogram / Treatment Planning / NTCP / TCP / Treatment planning / RapidPlan / VMAT / Knowledge-based planning / 高精度放射線治療 / 人工知能 / Knoweldge-based planning / data base / dose volume histogram / Organ Dose / DVH / ビッグデータ / 腫瘍 / 患者情報 / データベース |
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| Outline of Final Research Achievements |
We built a database to store dose information, stored dose information for clinical plans, which enabled us to analyze a lot of information at once. By comparing the dose information, we constructed a model to calculate the cardiac dose of breast tangential irradiation from the irradiation image. We also evaluated the optimal dose division for irradiation of stage III non-small cell lung cancer. Furthermore, for the probability of treatment planning method using artificial intelligence technology, a system for analyzing dose information was utilized.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
臨床データを格納するデータベースは現場で臨床応用されているが、線量・腫瘍情報を格納できるデータベースシステムは発展途上である。本研究ではこれらの情報を臨床データと結び付けることで、有効であることを証明できた。さらに今後医療業界で発展が期待される人工知能を用いた治療システムを用いた手法を確立するためにも本データベースは力を発揮した。本研究成果は今後の放射線治療の発展のために不可欠である。
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