2019 Fiscal Year Annual Research Report
Establish of robust optimization planning using a machine learning
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18K15592
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
三浦 英治 広島大学, 医系科学研究科(医), 特任助教 (50752078)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ロバスト最適化 / 放射線治療計画 / ＶＭＡＴ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ロバスト最適化臨床応用について：Ｘ線ロバスト最適化計画の適応部位について模索し、我々の過去研究から、体の端にある喉頭がんへの適応が望ましいと仮定し、倫理委員会の承諾後、研究を開始した。喉頭は、体の端にあるだけでなく頸動脈への距離も近いため、ロバスト最適化が有用であると考えられる。ロバスト最適化計画では、ＰＴＶベース最適化計画と比較して、ターゲットに高い線量が与えることができ、隣接する頸動脈の線量を有意に減少させることができた。動きが生じた場合のシミュレーションでも、ロバスト最適化はＰＴＶベース最適化計画と比較して、バラつきが小さく治療計画通りの照射が可能である。本研究結果は、Volumetric modulated arc therapy with robust optimization for larynx cancer Physica Medica 58 (2019) 54-58で出版された。
別部位への応用として肺定位放射線治療を検討した。定位放射線治療の場合、治療回数が少ないため位置誤差における腫瘍への線量低下は局所制御の観点から問題がある。
ロバスト最適化計画では、ＰＴＶベース最適化計画と比較して、 喉頭がんと同様に、動きが生じた場合のシミュレーションでも、ロバスト最適化はＰＴＶベース最適化計画と比較して、バラつきが小さく治療計画通りの照射が可能である。本内容はJournal of Radiation Research. 2020に論文が採択され、方法論として確立されたと考える。
ロバスト最適化計画が従来のＰＴＶベース最適化計画と比較して、計画の複雑性は変わらないことも確認し安全に移行可能であることを確認した。
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