体内に人工物を配置する密封小線源治療計画を自動かつ迅速に行う人工知能モデルの開発

Research Project

Project/Area Number	24K10853
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	武田賢東北大学, 医学系研究科, 教授 (60312568)
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: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2024: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords	放射線治療 / 密封小線源治療 / 放射線治療計画 / 人工知能
Outline of Research at the Start	主に子宮頚癌の治療として行われる3次元画像誘導密封小線源治療(3D-IGBT)は一回の工程が長時間に及ぶことが多く、患者の負担軽減としての人工知能(AI)の活用が課題である。AIの放射線治療計画(RTP)への導入によるリスク臓器(OAR)輪郭の自動作成技術が進んでいるが、アプリケータや組織内照射用刺入針等を体内に配置する3D-IGBTにおける其の精度は未だ十分ではない。是までの3D-IGBTのRTP-CT画像からAIモデルを構築し3D-IGBTのRTPでのOAR輪郭を迅速かつ正確に自動作成することでRTP時間を短縮し、患者の負担緩和と3D-IGBTの質の均てん化に対応した放射線診療を目指す。