| 研究課題/領域番号 |
20K12599
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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90110:生体医工学関連
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
藤井 文武 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (30274179)
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| 研究分担者 |
椎木 健裕 山口大学, 医学部附属病院, 講師 (30610456)
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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 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2022年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 現象論的ヒステリシスモデル / Bouc-Wen モデル / 粒子フィルタ / 繰り返し制御系 / 肺腫瘍の未来位置予測 / 繰り返し制御 / ヒステリシス / 肺腫瘍の呼吸性移動 / 未来位置予測 / 拡張 Bouc-Wen モデル / マルチモデル推定法 / 腫瘍の呼吸性移動 / 腫瘍の未来位置予測 / 腫瘍未来位置予測 / リカレントニューラルネットワーク / 動体追尾放射線治療 / 肺腫瘍 / LSTM |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，呼吸によって体内位置が実時間で変化する肺腫瘍に対する放射線治療の高度化に関連し，腫瘍位置を実時間で追跡しながら同時に照射も行う実時間動態追尾照射の実装に必要な，腫瘍の未来位置予測器の開発に取り組む．
肺腫瘍の動きは呼吸性移動とも呼ばれ，その運動は呼吸に同期して発生するが，呼吸そのものが揺らぎを伴うため，肺腫瘍の運動を確定的な数学モデルで記述するのは難しい．本研究では，肺腫瘍の動きを，揺らぎを含む周期的運動として解釈できる要素と非規則的な変動要素の重ね合わせと捉え，それぞれの信号の特徴に合致した予測モデルを構築し組み合わせることで，必要とされる予測時間で高精度な予測の達成を目指す．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，呼吸性移動を示す肺腫瘍に対する次世代の定位放射線治療法として注目を集める「実時間動体追尾照射法」の実装に必要な，肺腫瘍の未来位置予測モデルの開発に取り組んだ．本研究では，肺腫瘍の運動が呼吸という概周期的な運動に起因するものであることに着想を得て，近年数多く試みられている深層学習モデルによる予測ではなく，フィードバック制御系設計問題の一つである繰り返し制御のモデルを用いた未来予測値の生成と，粒子フィルタと現象論的ヒステリシスモデルである Bouc-Wen モデルを複数利用したマルチモデル推定法の二つの腫瘍位置未来予測器の構築法を提案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
腫瘍位置の未来位置予測は，放射線治療の高度化・更なる高精度化を図る上で避けて通ることができない課題であり，多くの研究者が未来位置予測器の開発に取り組んでいるが，その多くが深層学習モデルを用いたものであった．それに対して，本研究で選択した数理的なツールは，「腫瘍が概周期的な運動を行っている」という事実に基づいて着想を得たものである．現時点では，臨床適用できるレベルの予測精度を得られる症例とそうでない症例があるが，現在のやり方でも高精度な予測が可能であるという事実は，この着想をさらに深めていくことによって臨床適用可能な精度を多くの症例で確保できる可能性を強く示唆するものである．
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