| 研究課題/領域番号 |
18K07718
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
吉武 忠正 九州大学, 医学研究院, 講師 (40452750)
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| 研究分担者 |
浅井 佳央里 九州大学, 大学病院, 助教 (40635471)
松本 圭司 九州大学, 医学研究院, 助教 (40467907)
塩山 善之 九州大学, 医学研究院, 共同研究員 (10323304)
大賀 才路 九州大学, 大学病院, 助教 (90380427)
野元 諭 九州大学, 医学研究院, 准教授 (90258608)
平田 秀成 九州大学, 医学研究院, 共同研究員 (90721267)
本田 浩 九州大学, 大学病院, 教授 (90145433)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 放射線治療 / 転移性脳腫瘍 / ディープラーニング / 深層学習 |
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| 研究成果の概要 |
当初、当院で放射線治療を行った転移性腫瘍の患者500例を対象とし、 多層ニューラルネットワークを用いてモデルを構築し、予後予測・ 治療方針決定アルゴリズムの決定を検討していたが、当初の計画よりも対象症例の背景のばらつきが大きく、計画遂行が困難であった。そのため、付随研究として、婦人科癌の放射線治療における骨盤内リンパ節領域を50例の教師データからディープラーニングを用いた自動抽出シ ステムの構築を行った。5例のテストケースによる検証を行い、本システムを用いて得られた輪郭と放射線治療医が作成した輪郭とを比較検証し、ダイス係数は 0.85と高い類似度を得られた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究はニューラルネットワークを用いて骨盤リンパ節領域の輪郭抽出を行うアルゴリズムを構築し、放射線治療医の作成した輪郭と比較し、良好な一致率であり、その有用性を明らかにすることが可能であった。本研究の成果を他部位に応用することで、放射線治療医の仕事量軽減や放射線治療医間の輪郭のばらつきを抑えることが可能となり、放射線治療医の負担軽減や治療の均てん化が可能となる。
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