| 研究課題/領域番号 |
20K08093
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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 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
土井 啓至 近畿大学, 医学部, 講師 (50529047)
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| 研究分担者 |
門前 一 近畿大学, 医学部, 准教授 (10611593)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020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 | 知識ベース治療計画 / 知識ベース放射線治療計画 / 強度変調放射線治療 / 非小細胞肺癌 / 機械学習 / 深層学習 / 放射線治療 / 肺癌 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
局所進行肺癌に対する強度変調放射線治療（IMRT）の治療計画を腫瘍の同定から標的の設定および治療計画立案まで完全に自動化する治療計画システムを確立し、検証することを目指す。我々はまず、原発性肺癌へのIMRTにおいて臨床実用が可能な深層学習モデルを確立する。次に正常組織のみならず治療標的の自動描出を行うプログラムを新たに作成する。これにより原発性肺癌へのIMRTを一般化し、実施に要する資源を大幅に削減できる。
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| 研究成果の概要 |
多施設で過去に臨床使用された強度変調放射線治療計画561症例を基に機械学習を行い、新規症例において患者体内の各構造物に照射される線量を予測するモデルを作成し、治療計画の自動作成を行なった。自動作成された治療計画と従来法で作成された治療計画を比較し、計画の品質が同等であることを明らかにした。またこのモデルを用いて作成された治療計画では施設に依存せず直腸および膀胱に対して照射される線量において首尾一貫性が示され、計画の品質の標準化が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 |
強度変調放射線治療を用いることによって病変部周囲の放射線量をより低減できるようになるため放射線治療の適応症例が拡大されている一方で、治療計画作成には計画者の知識や経験に依存するところが大きい。本研究によって人が介在しない治療計画作成が可能になれば医療の均てん化につながる。また臨床試験に用いた場合には一定水準の放射線治療を実施された患者の臨床成績を基に新しい治療法の有効性を比較できる。
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