深層強化学習による真の“人工知能型”自動放射線照射計画法の開発

Research Project

Project/Area Number	23K07175
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	Tohoku University
Principal Investigator	角谷倫之東北大学, 大学病院, 助教 (20604961)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	山本貴也東北大学, 大学病院, 講師 (30733159) 梶川智博京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (30846522) 市地慶東北大学, 医学系研究科, 講師 (90743443)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2023: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Keywords	放射線治療 / 人工知能
Outline of Research at the Start	放射線治療における治療計画の品質向上及び計画時間の短縮を実現するため、深層学習による自動放射線治療計画法の基盤構築を行ってきた。しかし、これまでの手法は学習データから推定したお手本となる線量分布を提示する技術にとどまり、技術的な限界があった。そこで我々は新たなアプローチとして深層強化学習手法に注目した。この技術を用いることで、従来法では不可能であった複雑な照射パラメータを含む“照射計画”そのものを予測でき、また経験豊富な計画者と同等もしくはそれ以上の優れた照射計画を迅速に作成できると考えた。この技術により治療成績の向上及び施設間の治療の質のばらつきを低減できると期待される。