Development of real-time dosimetry system for radiotherapy using deep learning

Research Project

Project/Area Number	23K07109
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research Institution	Osaka University
Principal Investigator	秋野祐一大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任助教(常勤) (00722323)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywords	放射線治療 / in vivo dosimetry / 体内線量予測 / リアルタイム
Outline of Research at the Start	本研究では、深層学習による高速な三次元線量分布予測を用いて、治療直前・治療中のリアルタイム線量評価が可能なシステムを開発する。治療前の画像撮影技術により、臓器の位置ずれを補正して治療することは可能になったが、臓器の変形・呼吸状態がシミュレーション時と異なる場合、その影響を即座に判断することは困難である。そこで線量計算技術を開発し、さらに治療直前のCT画像や呼吸振幅情報を取得することにより、腫瘍だけでなく正常組織の線量について、臓器の変形や呼吸性移動による線量分布の乱れを考慮した評価を可能にすることを目指す。