2023 Fiscal Year Annual Research Report
A novel stereotactic radiotherapy treatment planning using artificial intelligence for patients with brain metastases
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21K07742
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
大平 新吾 東京大学, 医学部附属病院, 学術専門職員 (50792694)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小池 優平 関西医科大学, 医学部, 助教 (90866154)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 転移性脳腫瘍 / 人工知能 / 定位放射線治療 / MRI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
がん医療の進歩によって、患者の長期生存が可能となった。結果として、転移性脳腫瘍を来す患者数は増加の一途をたどっており、生活の質を低下させないために放射線治療が果たす役割はますます大きくなっている。。転移性脳腫瘍症例は単発から数十個の多発まで多岐にわたるため、複雑な放射線治療計画が必要となり、医学物理士のスキルによってその質は大きく異なる。国内最大級の治療実績を誇る大阪国際がんセンターにて医学物理士が作成した治療計画より、腫瘍の位置・大きさ・個数・線量分布情報の特徴量を抽出し、治療計画の自動化を可能とする機械学習モデルを開発した。我々が開発したモデルを使用することによって、経験の浅い医学物理士でも良質な治療計画を作成できる。
本研究では、転移性脳腫瘍に対して、人工知能(深層/機械学習)を活用することで、MR画像からCT画像を生成することを可能とした。シミュレーションから治療実施までの期間を短縮し、迅速に定位放射線治療を施行する革新的放射線治療計画手法を構築した。急速に増大する転移性脳腫瘍に対して、医療スタッフの業務負荷を軽減すると同時に、治療成績の向上・有害事象の低減が期待できる。
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[Book] 放射線治療学2023
Author(s)
井上 俊彦、小川 和彦、小泉 雅彦
Total Pages
481
Publisher
南山堂
ISBN
9784525270971
