畳み込みニューラルネットワークを用いた重粒子線治療の適応判断システムの開発

Research Project

Project/Area Number	21K15777
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research Institution	Yamagata University
Principal Investigator	萩原靖倫山形大学, 医学部, 助教 (60594306)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help	¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000) Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	重粒子線治療 / 適応判断 / 畳み込みニューラルネットワーク / 頭頸部腫瘍 / 膵臓腫瘍
Outline of Research at the Start	重粒子線治療は、X線治療では治療困難な症例が治療可能となると期待されており、重粒子線治療が選択肢となる患者は、その適応の見込みを含む十分な説明を受けることが重要だが、たとえ放射線腫瘍医でも、実際に重粒子線治療を経験したことのない医師にとって、その適応判断は容易ではない。重粒子線治療に従事する医師でも、非専門領域では適応判断に迷うこともある。本研究では、CT画像およびMRI画像から、重粒子線治療の適応判断を行うシステムの開発を目指す。重粒子線治療施設が近隣にない患者でも、適応の見込みを含む十分な情報を事前に受け取ることができるようになることが期待される。