| Project/Area Number |
24K10789
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Kyoto Prefectural University of Medicine |
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Principal Investigator |
鈴木 弦 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 准教授 (80279182)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
増井 浩二 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (20783830)
梶川 智博 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (30846522)
山崎 秀哉 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (50301263)
武中 正 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (80626771)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 組織内照射 / 子宮頸癌 / 人工知能 / 診療支援 |
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| Outline of Research at the Start |
子宮頸癌の組織内照射法は難易度の観点から、本邦では普及していないが腫瘍制御率の向上が期待できる。その反面、アプリケータの刺入およびアプリケータ内の線源停留位置/時間の最適化が必要であり、治療の質は実施者の技量や経験に依存する部分が大きい。本研究の目的は、人工知能（AI）を用いて組織内照射の診療を補助し、術者が効率よく施術できるシステムを構築することである。AIの一種である教師あり学習および強化学習に基づき、患者個別に最適な治療計画を提案 (アプリケータ刺入の必要性判定、線源停留位置/時間の自動最適化)することで、上述した実施者の技量に依存する部分をサポートする。
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