Development of a versatile image analysis method for personalized patient radiotherapy in MR-linac

• Project/Area Number: 24K18787
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Chiba University
• Principal Investigator: 阿部 幸太 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任講師 (30836474)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥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: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000); Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: radiomics / MRI

Outline of Research at the Start

本研究では、医用画像解析による予後予測精度向上、世界標準となりうるバイオマーカー創出に向けて、最適化MR画像生成システム、それを用いた画像解析システムの構築を目指す。
MRI一体型放射線治療装置（MRリニアック）で放射線治療を行った患者のMR画像を対象として、磁場情報も含めた装置基礎特性を考慮した画像解析最適化MR画像の生成を行う。このシステムが開発されれば、画像特徴量による予後予測において従来からの大きな課題点であった「再現性」を克服した、高精度かつ汎用的な予後予測モデルの作成を目指すことができる可能性が高い。