A novel stereotactic radiotherapy treatment planning using artificial intelligence for patients with brain metastases

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K07742
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: The University of Tokyo (2023); Osaka International Cancer Institute (2021-2022)
• Principal Investigator: Ohira Shingo 東京大学, 医学部附属病院, 学術専門職員 (50792694)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小池 優平 関西医科大学, 医学部, 助教 (90866154)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 転移性脳腫瘍 / 放射線治療 / MRI / 人工知能 / 定位放射線治療

Outline of Final Research Achievements

Metastatic brain tumors can seriously impair a patient's quality of life and can be a direct cause of death. Stereotactic radiotherapy (a high-dose-per-treatment technique with a 7-14 day preparation period) must be administered immediately to rapidly growing tumors or the dose may be inadequate and the expected therapeutic effect may not be achieved. In this study, we developed an innovative radiotherapy planning method for rapid stereotactic radiotherapy for metastatic brain tumors by utilizing artificial intelligence (deep/machine learning). It is expected to improve treatment outcomes and reduce adverse events.

Free Research Field

放射線治療

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では経験豊富な医学物理士または診療放射線技師が作成した転移性脳腫瘍に対する治療計画の線量分布を機械学習させることによって、優れた治療計画を自動で生成する学術的価値・創造性の高い研究である。さらに、転移性脳腫瘍の描出に優れるMR画像からCT画像を生成することによって、放射線治療のシミュレーションから治療開始までの期間を短縮することが期待される。急速に増大する転移性脳腫瘍に対して迅速な治療の提供は治療成績の改善につながる可能性があり、社会的意義は大きい。