A novel stereotactic radiotherapy treatment planning using artificial intelligence for patients with brain metastases
Project/Area Number |
21K07742
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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Research Institution | Osaka International Cancer Institute |
Principal Investigator |
大平 新吾 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 (50792694)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小池 優平 関西医科大学, 医学部, 助教 (90866154)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2023: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2022: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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Keywords | 転移性脳腫瘍 / 人工知能 / 定位放射線治療 / MRI / 医学物理 / 迅速 |
Outline of Research at the Start |
有害事象低減を目的とする定位放射線治療(治療一回あたりに大線量を投与する技法、治療準備期間7-14日)において、急速に増大する転移性脳腫瘍に対して迅速に治療を施行しなければ、投与線量が不十分となり、期待する治療効果を得られない可能性がある。本研究では、人工知能を活用することで、迅速に治療を提供する革新的迅速放射線治療計画法の構築を行う。
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Outline of Annual Research Achievements |
HyperArc治療計画は従来の回転型強度変調放射線治療と比較して、腫瘍に線量を集中させる一方で正常脳への線量を低減できる。人工知能を活用することにより、治療を実施した治療計画における線量分布の特徴量を学習した。開発した学習モデルを未知の症例に適応することで、従来のVMATによって作成した治療計画よりも、人工知能によって生成した方が優れた治療計画を生成することができた。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
概ね計画通りに遂行できているため。
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Strategy for Future Research Activity |
MRIから仮想CTを生成し、開発した人工知能モデルによって治療計画を生成できる、迅速な転移性脳腫瘍に対する定位放射線治療計画法を確立する。
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Report
(2 results)
Research Products
(3 results)