| 研究課題/領域番号 |
18K15569
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 北里大学 (2020-2023)
公益財団法人がん研究会 (2018-2019) |
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研究代表者 |
中野 正寛 北里大学, 医学部, 講師 (50780384)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 子宮頸がん / Radiomics / 適応放射線治療 / 画像特徴量 / 機械学習 / 臨床標的体積 / 医学物理学 / 治療効果予測 / 医用画像工学 / 臨床的標的体積 / 形態変化 / ラディオミクス解析 / 治療計画ＣＴ / コーンビームＣＴ / 放射線治療物理学 / 放射線腫瘍学 |
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| 研究成果の概要 |
局所進行子宮頸がんは同時化学放射線療法が標準治療であり、リニアックによる外部照射（EBT）が先行しその後数回の腔内照射が行われる。多くの症例はEBT中に子宮頸部および体部の体積が大幅に縮小するが、一方でそれほど縮小しない症例もある程度存在する。縮小／非縮小を事前に予測できれば、EBTのアダプティブな治療計画修正や強度変調放射線治療の適用の足掛かりとなると考えられる。本研究ではEBTの治療計画CTから画像特徴量を抽出し、その特徴量を用いて1ヶ月後の体積縮小の予測を試みた。サポートベクトルマシンを用いた予測モデルが良好な予測性能を示し、CTの画像特徴量から体積縮小が予測可能であることが示唆された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
局所進行子宮頸がんの同時化学放射線療法における放射線治療の期間中に、primary CTVである子宮頸部および体部の体積が大幅に縮小する場合が多いが、一方で体積がそれほど変化しない症例もある程度存在する。縮小／非縮小を事前に予測できれば、放射線治療のアダプティブな治療計画修正や強度変調放射線治療の適用、また線量増加もしくは減少の手がかりとなる可能性がある。本研究で提案する手法は、外部照射放射線治療で必ず取得する治療計画CT画像から画像特徴量を抽出し、患者に追加で放射線被曝をさせることなく特徴量を取得し、機械学習アプローチにより1ヶ月後の子宮体積収縮を予測することが可能であることを示した。
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