Radiomics解析を用いた副作用発生率画像の生成とそれに基づく放射線治療計画法の開発

• Project/Area Number: 24K18772
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Iwate Medical University
• Principal Investigator: 家子 義朗 岩手医科大学, 医学部, 助教 (60825793)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2024: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: Radiomics / 放射線治療 / 肺癌

Outline of Research at the Start

がんを治す放射線治療においては、治療計画時に腫瘍と正常組織の線量評価を行い、最適な計画を立案する。その線量評価においては、線量-体積ヒストグラム (dose-volume histogram: DVH)が従来用いられるが、臓器のどこに強く照射されるのか位置情報は含まれず、副作用発生と真に直結していない。そこで本研究では、人間の目では検出不可能な画像の特徴を定量化するradiomics解析によって治療計画CT画像から副作用発生率画像を生成し、その画像に基づく高発生率領域を直接回避した放射線治療計画法を開発する。