| 研究課題/領域番号 |
19K17139
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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 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
西川 遼 神戸大学, 医学研究科, 医学研究員 (80736835)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 放射線治療 / 人工知能 / AI / 小線源治療 / brachytherapy / 画像誘導小線源治療 / IGBT / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
子宮頸癌に対する小線源放射線治療においては、技術の進歩により現在ではMRIを用いた画像誘導小線源治療が普及しつつある。治療の精度が飛躍的に向上する一方で、時間的・労力的コストは増大している。特にMRIを用いた画像誘導放射線治療においては、標的や他臓器の正確な輪郭入力が治療の質を左右するが、このプロセスには特に大きい時間的・労力的コストが要求される。
一方、近年情報工学分野においてはAI(人工知能)の発展が目覚ましく、多くの分野へ応用されつつある。
このAIを、画像誘導小線源治療の輪郭入力作業のプロセスのサポートに用いることで、画像誘導放射線治療のさらなる質の向上を目指すのが本研究の目的である。
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| 研究実績の概要 |
子宮頸癌の小線源治療において、神戸大学附属病院放射線腫瘍科では治療の各回にMRI(核磁気共鳴画像)を用いた組織分解能の高い画像を使用し、日々変化する標的および周囲の正常臓器の空間的な配置を加味した高精度な治療を行っている。しかしこれは治療の各回における患者・医療者双方の時間的・労力的負担が大きい点が課題であった。本研究では、小線源治療の際に特に負担の大きい標的体積の入力作業にAI(人工知能)をを取り入れることで、これらの負担を軽減することを目標としたものである。
しかし研究期間開始直後に研究実施者の他施設への異動が決まり、さらにCOVID-19パンデミックにより他施設間連携が事実上不可能となった。現在COVID-19パンデミックは沈静化しつつあるが、異動先での実施者の多忙により研究再開の目処は立たず、またこの期間中に研究テーマの新規性は大きく失われ、研究再開は困難となった。
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