| 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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| 研究成果の概要 |
子宮頸癌の小線源治療において、神戸大学病院では治療の各回にMRIを用いた組織分解能の高い画像を使用し、標的および正常臓器の日々の変化を加味した治療を行っている。しかしこれは患者・医療者双方の負担が大きかった。本研究では、特に負担の大きい標的体積の入力作業にAIを取り入れることで負担軽減を図ろうとしたものである。
しかし研究実施者の他施設への異動、COVID-19パンデミックによる他施設間連携の事実上の停止により研究は停滞した。実施者の多忙により研究再開の目処は立たず、さらに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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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
子宮頸癌に対する、より高精度かつ低侵襲な小線源治療の実現に寄与できる見込みであったが、達成できなかった。
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