2020 Fiscal Year Annual Research Report
Prognosis prediction of metastatic brain tumors using deep learning and development of a radiotherapy decision-making system
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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) |
浅井 佳央里 九州大学, 大学病院, 助教 (40635471)
松本 圭司 九州大学, 医学研究院, 助教 (40467907)
塩山 善之 九州大学, 医学研究院, 共同研究員 (10323304)
大賀 才路 九州大学, 大学病院, 助教 (90380427) [Withdrawn]
野元 諭 九州大学, 医学研究院, 准教授 (90258608) [Withdrawn]
平田 秀成 九州大学, 医学研究院, 共同研究員 (90721267) [Withdrawn]
本田 浩 九州大学, 大学病院, 教授 (90145433) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 転移性脳腫瘍 / ディープラーニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
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、RTOG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、最小容量、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を構築し、予後予測・ 治療方針決定アルゴリズムの決定を検討していたが、当初の計画よりも対象症例の背景のばらつきが大きく、計画遂行が困難であった。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、付随研究として、婦人科癌の放射線治療における骨盤内リンパ節領域を50例の教師データからディープラーニングを用いた自動抽出システムの構築を行った。5例のテストケースによる検証を行い、本システムを用いて得られた輪郭と放射線治療医が作成した輪郭とを比較検証し、ダイス係数は0.85と高い類似度を得られた。令和2年5月8～18日に開催された第33回高精度放射線外部照射部会学術大会（Web形式）において発表した。
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