Visualization in prognostic prediction of medical AI and the construction of optimal radiation therapy simulation

Research Project

Project/Area Number	24K10811
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	Hiroshima University
Principal Investigator	河原大輔広島大学, 病院(医), 講師 (20630461)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2025: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000) Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords	放射線治療 / AI / インシリコシミュレーション
Outline of Research at the Start	本研究では、治療前の画像データを使用してAIによる予後予測を行い、画像上の予後因子と遺伝子発現との関連を解析することで生化学的に意味づけを行う意味で「見える化」を図る。また、明らかになった生化学情報を医用画像へフィードバックすることで視覚的な「見える化」を図る。さらに予後不良群に対して画像上の生化学的情報をインシリコシミュレーション上に再現し、最適な放射線治療法を探索するシステムを構築する。これにより予後不良となる患者に対して治療法を探索可能な、放射線治療初のプレシジョン・メディシンシステムを提案する。