2020 Fiscal Year Annual Research Report
Basic Research for the effect of radiation therapy using artificial intelligence
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19H03596
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
櫻井 英幸 筑波大学, 医学医療系, 教授 (50235222)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
奥村 敏之 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (50241815)
水本 斉志 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (20512388)
沼尻 晴子 (橋井晴子) 筑波大学, 附属病院, 病院講師 (00712845)
二村 保徳 筑波大学, システム情報系, 助教 (30736210)
照沼 利之 筑波大学, 医学医療系, 助手 (40361349)
秋山 浩 筑波大学, 医学医療系, 教授 (70818830)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 放射線治療 / がん / 人工知能 / 効果予測 / 有害事象 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
人工知能技術を利用し，がんの放射線治療における「腫瘍の制御確率の予測プログラム」，および「正常組織の有害事象予測プログラム」に関する基盤的研究を行い，臨床で利用可能なプログラムの開発につなげるためのトランスレーショナルリサーチを行う．治療効果予測は，実験腫瘍およびヒト腫瘍組織の放射線照射による変化の機械学習から効果予測プログラムを作成する．正常組織への影響はこれまでの小児がんの放射線治療例の画像所見の変化の機械学習から，骨の変形など小児の成長過程を考慮した有害事象予測プログラムを作成する．
病理組織学的変化に基づく腫瘍の制御確率の予測プログラムについては，2019年度に無治療時および照射時の病理標本を収集し，現在約50例の子宮頸癌の治療効果を反映するサンプルを画像化，標準化した．今後その領域を抽出するプロセスを開始する予定である．また，治療経過中のMRI画像を匿名化し，連続した画像ファイルを作成した．小児の成長過程における正常組織の有害事象予測プログラムでは，2020年度はMRIから骨構造を抽出するプロセスについて検討を行った．今後，多数例の過去の画像変化から照射線量と骨の成長率の計算式を作成することとしている．
本研究は，がんの放射線治療において起こる事象を，より確実に「見える化」するための新たなシステムの開発を行うものである．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究のゴールは，2022年度までに，照射中の組織変化と画像変化から治療効果を予測するプログラムを作成すること，小児の照射後の骨成長について定量的，定性的な予測プログラムを作成することである．
病理組織学的変化に基づく腫瘍の制御確率の予測プログラムについては，2020年度は無治療時および照射時の病理標本を収集し収集し，現在約50例の子宮頸癌の治療効果を反映するサンプルを画像化，標準化した．今後その領域を抽出するプロセスを開始する予定である．また，治療経過中のMRI画像を匿名化し，連続した画像ファイルを作成した．小児の成長過程における正常組織の有害事象予測プログラムでは，2020年度はMRIから骨構造を抽出するプロセスについて検討を行った．今後，多数例の過去の画像変化から照射線量と骨の成長率の計算式を作成することとしている．
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| Strategy for Future Research Activity |
病理組織学的変化に基づく腫瘍の制御確率の予測プログラムについては，2020年度は無治療時および照射時の病理標本を収集し収集し，現在約50例の子宮頸癌の治療効果を反映するサンプルを画像化，標準化した．今後その領域を抽出するプロセスを開始する予定である．また，治療経過中のMRI画像を匿名化し，連続した画像ファイルを作成した．これをもとに，筑波大学の人工知能（AI）センターとプログラム作成に関する打ち合わせを開始した．また，大学院生1名が，日本医学放射線学会主催の人工知能セミナーに参加し，研修を行った．
小児の成長過程における正常組織の有害事象予測プログラムでは，2020年度はMRIから骨構造を抽出するプロセスについて検討を行った．骨の成長率の数値化と形状変化予測するために，①MRIから変換したCT画像から骨の輪郭を抽出，②照射前の骨の輪郭とフォローアップ時の輪郭の形状変化を計測，③形状変化と線量との関係を計測，④線量を入力として輪郭の形状変化率を計算する関数を作成するという一連の検討を実施してゆくこととする．今後，多数例の過去の画像変化から照射線量と骨の成長率の計算式を作成することとしている．
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[Presentation] Utility of FIB-4 index for hepatocellular carcinoma patients treated with proton beam therapy.2020
Author(s)
Sekino Y, Okumura T, Iizumi T, Shimizu S, Nakamura M, Hiroshima Y, Saito T, Numajiri H, Mizumoto M, Nakai K, Sakurai H.
Organizer
日本放射線腫瘍学会第33回学術大会
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[Presentation] 下咽頭癌に対する三次元原体照射と強度変調放射線治療の治療成績の比較2020
Author(s)
斎藤高, 大西かよ子, 中村雅俊, 清水翔星, 廣嶋悠一, 飯泉天志, 沼尻晴子, 水本斉志, 中井啓, 石川仁, 奥村敏之, 櫻井英幸
Organizer
日本放射線腫瘍学会第33回学術大会
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[Presentation] 局所進行膵癌に対する温熱療法併用化学陽子線・X線治療の治療成績.2020
Author(s)
廣嶋悠一, 福光延吉, 斎藤高, 清水翔星, 中村雅俊, 飯泉天志, 沼尻晴子, 水本斉志, 中井啓, 奥村敏之, 櫻井英幸.
Organizer
日本放射線腫瘍学会第33回学術大会
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