| 研究課題/領域番号 |
20K08022
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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 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
秋野 祐一 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任助教(常勤) (00722323)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 放射線治療 / 呼吸性移動 / Interplay effects / VMAT / 定位放射線治療 / サイバーナイフ / 人工知能 / Interplay効果 / 4次元放射線治療 / ４次元放射線治療 / 四次元治療計画 / 深層学習 / 強度変調放射線治療 / 放射線治療精度 / 粒子線治療 / 治療計画 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、呼吸で動く肺がんや肝臓がんに対する回転強度変調放射線治療 (VMAT) や粒子線治療における腫瘍の動きを考慮した放射線治療計画システムを開発する。呼吸の動きに対してすべてのパターンの線量計算を行うと膨大な時間がかかり、さらに呼吸の不規則な変化に対応するのは非常に難しい。そこで人工知能の技術を用いて、呼吸性移動の影響を予測するシステムを開発し、高速に評価できる方法を開発する。
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、呼吸性移動を伴う腫瘍を時間変化のあるX線で治療した際のinterplay 効果について、臨床利用可能なシステムを開発することである。回転強度変調放射線治療の各セグメントの線量分布を深層学習により予測し、肝腫瘍の移動を考慮した線量分布の評価が可能となった。またサイバーナイフ(CK)による動体追尾照射の追尾誤差が線量分布に及ぼす影響を評価する手法を開発した。さらにCKのラスタースキャン照射や、小線源治療における実効線量率といった、照射に時間変化を伴う新しい治療法や評価法を開発した。また深層学習の技術を応用し、dual-energy CTの画像を生成するネットワークを構築した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Interplay効果を評価した報告は多くあるが、非常に高度な技術と高性能計算機を用いた研究レベルのものが多く、臨床現場で迅速に行えるものではない。近年放射線治療のワークフローは効率化が進み、CT撮影から数日での治療開始が可能となった。しかし複雑な解析方法はこの短期間のワークフローに組み込むことが困難である。本研究ではInterplay効果の影響を評価する複数のシステムを開発した。これらは複雑な解析を行うものではなく、容易に臨床のワークフローに導入することが可能と考えられる。そのため本研究の成果は臨床において、個々の患者の腫瘍と呼吸状態に対して堅牢な治療計画を作成することに役立つと期待される。
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