2020 Fiscal Year Research-status Report
Development of radiotherapy treatment planning system using deep learning
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20K08093
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| Research Institution | Kindai University |
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Principal Investigator |
土井 啓至 近畿大学, 医学部, 講師 (50529047)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
門前 一 近畿大学, 医学部, 准教授 (10611593)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 強度変調放射線治療 / 非小細胞肺癌 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
胸部高精度放射線治療の安全性・有用性を検証するため、後ろ向き臨床研究を行った。2018年4月から2020年3月にHalcyonまたはTomotherapyにて根治的放射線治療を施行した原発性肺癌33例の線量体積ヒストグラムを比較した。Halcyonで治療した16例の原発巣は右肺:左肺=5例: 11例、上葉:中葉:下葉=10: 0: 6であった。Tomotherapyで治療した17例の原発巣は右肺:左肺=11例: 6例、上葉:中葉:下葉=6: 1: 10であった。Halcyon: TomotherapyはPTV体積 (cc) =526.1: 315.0 (P=0.063)、投与線量D95 (Gy)= 58.9: 58.1 (P=0.206)、Dmean (Gy)= 62.7: 60.3 (P＜0.001)、conformity index=1.31: 1.56 (P＜0.001)、homogeneity index=0.14: 0.08 (P=0.001)であった。肺のV20 (%)=22.0: 16.5 (P=0.048)、V5 (%)=44.8: 41.7 (P=0.581)、Dmean (Gy)=13.3: 10.3 (P=0.052)であった。結果、Halcyon、Tomotherapyともに臨床使用可能な線量分布での治療計画が作成できていた。ConformityはHalcyonが、homogeneityはTomotherapyが優れる傾向を示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
腫瘍輪郭の自動抽出には用手的な輪郭描写の標準化が必須である。検討可能症例の選択が困難であった。人工知能内蔵型放射線治療補助ソフトウエアの円滑な導入ができなかった。このため、進捗状況には遅延が生じている。
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| Strategy for Future Research Activity |
診療で用いられた治療計画データをもとに知識ベース治療計画のトレーニングと検証を行う。さらに選択された症例をもとにポジトロン断層法を使用して輪郭の自動抽出を可能にする。
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| Causes of Carryover |
治療対象となる標的を自動で抽出する機械学習システムを構築する。根治的放射線治療を行ったIII期肺癌患者のCTセ ットで治療標的を設定するため人工知能内蔵型放射線治療補助ソフトウエアの購入を予定し、予算を計上していたが、円滑な導入ができなかった。
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[Presentation] IMRT専用機による肺癌根治的放射線治療における線量分布の検討2020
Author(s)
土井啓至, 岡田亘, 中村憲治, 田ノ岡征雄, 立野沙織, 井上恵理, 植原拓也, 和田祐太郎, 稲田正浩, 石川一樹, 中松清志, 門前一, 細野眞, 猪俣泰典, 田中正博, 西村恭昌.
Organizer
日本放射線腫瘍学会第33回学術大会
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