Development of a VMAT quality assurance system based on 3D reconstruction using deep learning

• Project/Area Number: 25K11031
• 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: Niigata University
• Principal Investigator: 宇都宮 悟 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (50570868)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 近藤 世範 新潟大学, 医歯学系, 教授 (10334658)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥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: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
• Keywords: 強度変調放射線治療 / 強度変調回転照射 / 深層学習 / 機械学習

Outline of Research at the Start

本研究では、深層学習を基に2次元データから3次元データを再構成（生成）する技術を用いて、測定が容易なX線フルエンス分布のみから患者体内の3次元線量分布を高精度で推定することで臨床的インパクトを基準とした新しいVMATのプランQAシステム及び治療モニタリングシステムを開発する。この研究により、高精度かつ安全なVMATを従来よりも簡便に実施できるようになる。