Displaying lung tissues that introduces radiation pneumonitis by irradiation

• Project/Area Number: 24K18818
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 勝田 義之 東北大学, 大学病院, 助教 (90848326)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2027: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2026: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 肺炎 / 人工知能 / 放射線治療

Outline of Research at the Start

進行非小細胞肺がんの治療計画では、放射線誘発性肺炎を回避する目的で肺機能画像
上に描出した高機能肺組織の被ばくを選択的に低減する方法が試みられている。治療の安全性や成績は改善されつつあるが、一定数の症例で致死性を伴う肺炎が発生している。人工知能によって、今までにない新たな画像である“肺炎発生ハザードマップ”を生成する。これは、被ばくすると危険な肺炎を誘発する肺組織を三次元空間上に描出した画像である。ハザードマップ上に描出した高危険度肺組織の被ばくを選択的に低減できれば、進行肺がん放射線治療の安全性と治療効果を改善できる可能性がある。