2018 Fiscal Year Research-status Report
深層学習を用いた転移性脳腫瘍の予後予測と放射線治療方針決定システムの開発
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18K07718
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
吉武 忠正 九州大学, 医学研究院, 講師 (40452750)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大賀 才路 九州大学, 大学病院, 助教 (90380427)
野元 諭 九州大学, 医学研究院, 准教授 (90258608) [Withdrawn]
浅井 佳央里 九州大学, 医学研究院, 助教 (40635471)
平田 秀成 九州大学, 大学病院, 医員 (90721267)
本田 浩 九州大学, 大学病院, 教授 (90145433)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 転移性脳腫瘍 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
現在、2005年から2014年に当院で放射線治療を行った転移性腫瘍の患者500例を対象とし、患者側因子としては、年齢、性別、REOGのPerformance Status、出現後から治療開始までの期間、神経症状の有無、病変側因子としては、原発病名、病理組織型、病変の個数、最大容量、最小用量、容量の中央値、部位（脳幹病変の有無）、形態、内部性状（充実性、嚢胞性、出血の有無）、進展様式（髄腔内播種の有無）、手術の有無、全身療法の有無、頭蓋外病変の有無、治療因子として化学療法の種類、全脳照射（20Gy/5Fr、30Gy/10Fr、>30Gy/10Fr）、定位放射線治療、全脳照射＋定位放射線治療を調査・登録している。
多層ニューラルネットワークに関しては、関連因子の入力を行って最適な中間層素子数の決定や、モジュールを用いた多層型のモデルの構築により、予後予測・治療方針決定アルゴリズムの決定を行うため、成書や文献等、また積極的に学会発表の聴講を行い、深層学習に関する知見を深めている。
また、付随研究として定位放射線治療における近似症例を利用した治療計画支援システムの検証を行った。肺癌に対する定位放射線治療において過去の近似した症例を検索するシステムを構築し、過去の放射線治療計画を自動的に新規症例に適応させた治療計画結果を検討し、実際の放射線治療の際に用いる線量指標においても良好な線量分布であることを確認し、平成30年10月11日、日本放射線腫瘍学会にてというタイトルで講演した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
共同研究者の異動などにより研究に対するエフォートが不十分であった。想定以上に脳転移症例の調査にかかる時間が必要であった。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続きデータベースとなる脳転移症例の調査・登録を進めていく。
多層ニューラルネットワークに関しては、関連因子の入力を行って最適な中間層素子数の決定や、モジュールを用いた多層型のモデルを構築し、深層学習により予後予測・治療方針決定アルゴリズムの構築を行う。
最終的に新規症例 50例において、構築されたアルゴリズムの有用性の検討を行う。予測された予後と実際の比較を行い、予後予測アルゴリズムの有用性を検証する。またアルゴリズムにより出力された放射線治療方針と実際に選択された治療方針との比較実験を行う。
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| Causes of Carryover |
昨年度は旅費や人件費・謝金の使用が想定よりも少なかったため、少額の次年度使用額が生じたが、概ね予算通りに使用できた。今年度は学会参加や症例登録などの人件費・謝金での使用を予定している。
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