子宮頸がん放射線治療におけるラディオミクス解析と標的体積縮小モデルの構築
Project/Area Number |
18K15569
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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Research Institution | Kitasato University (2020-2022) Japanese Foundation for Cancer Research (2018-2019) |
Principal Investigator |
中野 正寛 北里大学, 医学部, 講師 (50780384)
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Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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Keywords | 子宮頸がん / Radiomics / 適応放射線治療 / 治療効果予測 / 画像特徴量 / 機械学習 / 医学物理学 / 医用画像工学 / 臨床的標的体積 / 形態変化 / ラディオミクス解析 / 治療計画CT / コーンビームCT / 放射線治療物理学 / 放射線腫瘍学 |
Outline of Annual Research Achievements |
局所進行子宮頸がんは同時化学放射線療法が標準治療である。患者の状態によっては放射線治療が単独で選択されるケースもあるが、いずれにしても放射線治療が果たす役割は大きい。その放射線治療は、リニアック装置を用いた外部照射が先行し、その後に遠隔後充填システム(RALS)を用いた腔内照射が3回から4回程度行われる。治療期間中にprimary CTVである子宮頸部および体部の体積に大幅な縮小が見られる場合が多いが、一方で体積がそれほど変化しない症例もある程度存在する。この子宮頸部および体部の体積が縮小するかしないかが、日々の子宮体部の変形とともにIMRTなどの高精度放射線治療の適応を難しくする要因の一つとなっている。本研究では、子宮頸がん患者の個々の状況にあわせた個別化医療としての放射線治療の提供を目指して、子宮の縮小/非縮小をラディオミクス特徴量を用いて事前に予測する適応放射線治療支援システムの構築を目指している。令和4年度は以下のことを実施した。 (1)機械学習モデル構築の際に、L1正則化、L2正則化など正則化項の違いによって予測精度に変化が見られるか調査した。本研究結果について海外学会にて報告を行った。 (2)ラディオミクス特徴量に加えて、線量分布の特徴量を併用することによって予測精度が向上する可能性があり、本件について検討を開始した。 (3)本研究の手法が子宮頸がん以外の腫瘍にも適用できるか、その可能性について検討を開始した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
ロジスティック回帰モデルを用いた体積縮小・非縮小の予測モデルの構築についてはある程度の目処が得られた。他の機械学習手法を用 いたモデル構築と、線量分布特徴量を併用することによる予測精度の向上に取り組んでいる。 研究者が所属する機関のコロナ規制により予定通りの進捗や予算執行を実現できず、研究助成の延長を申請した。
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Strategy for Future Research Activity |
子宮頸がんの放射線治療における子宮の体積縮小に関する機械学習モデルの構築において、ラディオミクス特徴量に加えて線量分布特徴量を併用することで予測精度が向上するか、検討を継続する。正則化項の有無、さらにL1正則化、L2正則化などの正則化項の違いによる予測精度の変化についても、線量分布特徴量を併用することと組み合わせて調査し、精度向上を目指す。本研究の手法が子宮頸がん以外の腫瘍にも適用しうるか検討中である。
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Report
(5 results)
Research Products
(42 results)
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[Journal Article] Fast Statistical Iterative Reconstruction for Mega-voltage Computed Tomography2020
Author(s)
S. Ozaki, A. Haga, E. Chao, C. Maurer, K. Nawa, T. Ohta, T. Nakamoto, Y. Nozawa, T. Magome, M. Nakano, K. Nakagawa
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Journal Title
The Journal of Medical Investigation
Volume: 67
Issue: 1.2
Pages: 30-39
DOI
NAID
ISSN
1343-1420, 1349-6867
Related Report
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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[Journal Article] Fast Iterative Reconstruction for Mega-voltage Computed Tomograpy2020
Author(s)
Sho Ozaki, Akihiro Haga, Edward Chao, Calvin Maurer, Kanabu Nawa, Takeshi Ohta, Takahiro Nakamoto, Yuki Nozawa, Taiki Magome, Masahiro Nakano, Keiichi Nakagawa
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Journal Title
The Journal of Medical Investigation
Volume: 67
Pages: 30-39
Related Report
Peer Reviewed / Open Access
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[Presentation] Radiomic and dosiomic prediction of biochemical failure after Iodine-125 prostate brachytherapy2022
Author(s)
Masahiro Nakano, Shogo Kawakami, Takeo Katakura, Akane Sekiguchi, Takuro Kainuma, Hideyasu Tsumura, Masatoshi Hashimoto, Tomoyuki Hasegawa, Yuichi Tanaka, Yu Murakami, Hiromichi Ishiyama
Organizer
ESTRO 2022
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Author(s)
Yu Murakami, Yuki Murakami, Tatsuya Kamima, Natsumi Abo, Taro Takahashi, Masahiro Kaneko, Masahiro Nakano, Fumiyasu Matsubayashi, Arisa Harada, Senzo Taguchi, Takeo Hashimoto, Masahiko Oguchi, Yasuo Yoshioka
Organizer
2021 ASTRO Annual Meeting
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Author(s)
Masahiro Nakano, Takahiro Nakamoto, Yasuko Kumai, Yuki Koizumi, Minako Sumi, Kanabu Nawa, Toshikazu Imae, Yasuo Yoshioka, Masahiko Oguchi
Organizer
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Yuki Watanabe, Taiki Magome, Akihiro Haga, Kanabu Nawa, Masahiro Nakano, Yukihiro Nomura, Shouhei Hanaoka, Keiichi Nakagawa, D Zuro, C Han, J Wong, Susanta Hui
Organizer
American Association of Physicists in Medicine 60th Annual Meeting and Exhibition
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