研究課題
若手研究
頭頚部癌に対する放射線治療において治療期間中の患者体形変化に対する予測モデルを人工知能により構築し、予測精度の検証を行った。上・中・下咽頭癌、喉頭癌の新鮮症例120症例の収集を行い、画像誘導放射線治療として撮影した初回照射時のコーンビームCT画像を基準とし、以降の照射におけるコーンビームCT画像間との変形量の計算を行った。変形量ならびに患者特性データをモデル構築に使用する入力パラメータとし、体形変化量の推移を学習させる結果として機械学習アルゴリズムを網羅的に適用し予測モデルの構築を行った。予測モデルにより体形変化の推移と実際の患者により得られた変化の推移を比較し、予測精度の評価を行った。
本研究で行った体形変化予測モデルの構築は、治療成績向上につながる患者個別化した適応放射線治療につながる。更に、適応によるメリットが少ない患者では、治療効果には影響を及ぼさない不要な適応を避けることも可能となる。適応放射線治療の臨床導入負荷を低減させることにつながり、同治療の普及に貢献する。
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