2023 Fiscal Year Annual Research Report
Prediction of uterus volume shrinkage for cervical cancer patients during radiotherapy using machine-learning approach with treatment planning-CT radiomic features
Project/Area Number |
18K15569
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Research Institution | Kitasato University |
Principal Investigator |
中野 正寛 北里大学, 医学部, 講師 (50780384)
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Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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Keywords | 子宮頸がん / Radiomics / 適応放射線治療 / 治療効果予測 / 画像特徴量 / 機械学習 |
Outline of Annual Research Achievements |
局所進行子宮頸がんの放射線治療はリニアック装置を用いた外部照射が先行し、治療期間の後半に遠隔後充填システム(RALS)を用いた腔内照射が行われる。この治療期間全体を通してprimary CTVである子宮頸部および体部の体積に大幅な縮小が見られる場合が多いが、一方で体積の縮小が見られない症例も一定程度存在する。この子宮体積の縮小/非縮小は、子宮の変形、移動とともにIMRTなどの高精度放射線治療の適用を難しくする要因の一つとなっている。日本国内では現在もIMRTではなく三次元原体照射法が広く用いられている状況であり、 膀胱や小腸などCTVに隣接する正常臓器に対しても不必要な高線量が照射されているのが現状である。 本研究では、子宮頸がん患者の個々の状況にあわせた個別化医療としての放射線治療の提供を目指し、Radiomics特徴量を入力とした機械学習モデルによって子宮の縮小/非縮小の可能性を事前に予測する適応放射線治療支援システムの構築を目指し、その実現可能性について検討した。 研究機関全体を通して、50症例について放射線治療計画CTからprimary CTVである子宮頸部および体部の体積を抽出し体積縮小率を算出、またCT画像からRadiomics特徴量を抽出し、その特徴量を用いて子宮の体積が縮小する群と縮小しない群の分類を予測するモデルを構築し、国際学会にて発表を行った。 最終年度である令和5年度は、Radiomics特徴量に加えて、線量分布のRadiomics特徴量であるDosiomics特徴量を加えることで精度の向上を検討した。また本手法を他の腫瘍にも適用できるか検討し前立腺がんへの適用を検討した。検討途中で期間終了となったが、今後も検討を継続する。
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[Journal Article] CT number calibration audit in photon radiation therapy2023
Author(s)
Nakao Minoru, Ozawa Shuichi, Miura Hideharu, Yamada Kiyoshi, Hayata Masahiro, Hayashi Kosuke, Kawahara Daisuke, Nakashima Takeo, Ochi Yusuke, Okumura Takuro, Kunimoto Haruhide, Tohyama Naoki, Nishio Teiji, Nakamura Mitsuhiro, Minemura Toshiyuki, Okamoto Hiroyuki, Nakano Masahiro, Tsuneda Masato, Nagata Yasushi
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Journal Title
Medical Physics
Volume: 51
Pages: 1571~1582
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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[Presentation] 外部放射線治療における大面積2次元熱蛍光線量計 (Al2O3:Cr,Si,Mg) の線量応答特性の評価2024
Author(s)
中村祥希, 村石浩, 渡邉祐介, 渡辺宝, 石上稔, 石塚彩奈, 稲田龍司, 中野正寛, 石 山博條, 松本和樹.
Organizer
第71回応用物理学会春季学術講演会
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[Presentation] 高エネルギーX線による大面積Al2O3:Cr,Si,Mg熱蛍光線量計の 線量応答の評価2024
Author(s)
中村祥希, 村石浩, 渡邉祐介, 渡辺宝, 石上稔, 石塚彩奈, 稲田龍司, 中野正寛, 石 山博條, 松本和樹
Organizer
第127回日本医学物理学会学術大会
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