| 研究課題/領域番号 |
17K15817
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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 | 地方独立行政法人大阪府立病院機構大阪国際がんセンター(研究所) |
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研究代表者 |
上田 悦弘 地方独立行政法人大阪府立病院機構大阪国際がんセンター(研究所), その他部局等, 放射線腫瘍科技師 (80643486)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | Data base / Big data / Dose volume histogram / Treatment Planning / NTCP / TCP / Treatment planning / RapidPlan / VMAT / Knowledge-based planning / 高精度放射線治療 / 人工知能 / Knoweldge-based planning / data base / dose volume histogram / Organ Dose / DVH / ビッグデータ / 腫瘍 / 患者情報 / データベース |
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| 研究成果の概要 |
線量情報を格納するデータベースの構築を行い、臨床プランの線量情報を格納して、一度に多くの情報を解析できた。線量情報を比較することで、乳房接線照射の心臓線量を照射画像から計算するモデルを式を構築した。また、III期非小細胞肺がんの照射において最適な線量分割について評価した。さらに人工知能技術を用いた治療計画手法の確立のため、線量情報を解析するシステムを活用した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
臨床データを格納するデータベースは現場で臨床応用されているが、線量・腫瘍情報を格納できるデータベースシステムは発展途上である。本研究ではこれらの情報を臨床データと結び付けることで、有効であることを証明できた。さらに今後医療業界で発展が期待される人工知能を用いた治療システムを用いた手法を確立するためにも本データベースは力を発揮した。本研究成果は今後の放射線治療の発展のために不可欠である。
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