| 研究課題/領域番号 |
16K19233
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
医学物理学・放射線技術学
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
吉留 郷志 九州大学, 大学病院, 診療放射線技師 (70419612)
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| 研究協力者 |
有村 秀孝
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 高精度放射線治療 / 画像誘導放射線治療 / kV-CBCT画像 / 体幹部定位放射線治療 / テンプレートマッチング技術 / kV-CBCT 画像 / 肺定位放射線治療 / 放射線治療技術学 / 適応放射線治療 |
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| 研究成果の概要 |
3次元kV-CBCT画像内の腫瘍位置自動推定方法を開発し，その精度を解析・検証した．解析の結果，提案手法はkV-CBCT画像内の腫瘍領域を 2.0 mm 以内の精度で推定できることが示された．これらの成果は論文にまとめ，「医用画像情報学会雑誌」にて報告した．
提案手法を腫瘍領域の回転や形状変化へ対応させる方法について検討した．また，提案手法の対象をリスク臓器に拡張して適応するために機械学習アルゴリズムによる支援に基づいて提案手法を発展させることを検討した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究における提案手法を用いて，実際に放射線治療を行っている際の腫瘍位置を自動的に推定することは，その放射線治療の精度を確認することに繋がり，放射線治療の適切な対象に十分な放射線を投与する一助となる．また，提案手法を基礎として，治療時の腫瘍の位置や状態によって日々の放射線治療を最適化できる可能性が示され，それが実現することで局所腫瘍制御率の向上や正常組織障害の低減につながると考えられる．
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