| Project/Area Number |
25K00304
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Southen Tohoku Research Institute for Neuroscience |
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Principal Investigator |
加藤 亮平 一般財団法人脳神経疾患研究所, 南東北がん陽子線治療センター, 研究員 (90867566)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
角谷 倫之 東北大学, 大学病院, 助教 (20604961)
加藤 貴弘 福島県立医科大学, 保健科学部, 教授 (90778804)
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| Project Period (FY) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2026: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2025: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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| Keywords | 陽子線治療 / アダプティブ放射線治療 / ディープラーニング |
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| Outline of Research at the Start |
従来の陽子線治療ではCBCT画像などに基づいて患者位置照合を行い、事前立案した治療計画に沿って照射を行ってきた。陽子線治療の物理的特長を最大限発揮するためには、患者が治療台に載った状態で迅速に再計画するonline adaptive radiation therapy (ART)が最も有効である。しかし、CBCT画像は低画質であるため、正確な線量計算を実施できないという課題がある。そこで我々は深層学習技術に着目し、これを応用することでCBCT画像の画質改善やモンテカルロ法に匹敵する高精度な線量計算の高速化を行い、陽子線ベースオンラインARTの実現を目指す。
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