人工知能に基づく仮想放射線治療計画者の基盤開発

• Project/Area Number: 24K18826
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 平島 英明 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (10848229)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 高精度放射線治療 / 深層強化学習 / 仮想治療計画者 / 自己評価 / 商用治療計画装置

Outline of Research at the Start

高精度放射線治療の治療計画作業は逆方向治療計画手法のため，計画者の意図をコンピュータに伝え，コンピュータが照射可能な線量分布にする反復プロセスを行う．しかし，反復プロセスにより得られる計画の質は，症例の難易度や，計画者の経験，利用可能な計画時間に大きく依存する．
本研究の目的は，自動的に治療計画パラメータを調整し一貫した治療計画を自律的に作成可能とする，深層強化学習搭載の仮想治療計画者を開発である．仮想治療計画者として，治療計画パラメータを調整するための線量制約，体積制約，優先順位を自動調整する深層学習ネットワークを構築し，人間のような階層的な意思決定プロセスによる逆方向治療計画の実現を目指す．