| 研究課題/領域番号 |
21K07565
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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 | 帝京大学 (2023)
広島大学 (2021-2022) |
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研究代表者 |
小金澤 明登 (齋藤 明登) 帝京大学, 理工学部, 准教授 (20528062)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2021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 | イベントミキシング / 予測精度 / 品質管理 / 品質保証 / 放射線計測 / 医学物理 / 放射線治療 / 線量分布 / ガンマパス率 / event-mixing / Event-mixing |
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| 研究開始時の研究の概要 |
強度変調放射線治療 (IMRT) の事前検証は、これまで線量分布測定が唯一の手段であったが、近年の人工知能技術の発展により検証結果の予測が可能になってきたが、異なる施設間での予測精度の絶対評価は確立されていない。本研究では素粒子原子核物理実験で用いられる event-mixing の考え方を導入し、達成し得る予測精度の下限値と上限値をシステム毎に与える理論的枠組を構築し、予測精度の絶対評価を行う。
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| 研究成果の概要 |
本研究では放射線治療における線量分布の一致度予測精度を検証システムの性能に依存しない不変的な評価方法で評価するために、評価指標の best limit と worst limit を導入した。特に worst limit は素粒子原子核実験で開発された event-mixing の考え方を初めて導入し、規格化された達成度を4種類の評価指標に対して定義し、異なる評価指標間で互いに等価な達成度が得られることを確認した。また実際の臨床で用いる 3%/2 mm の判定基準に対して実測が必要となる割合と予測モデルを結びつけるデータを作成し、予測精度向上の具体的な指針提示を可能にした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では放射線治療の精度検証結果の予測精度を、素粒子原子核実験で開発された event-mixing 法を用いて評価する全く新しい手法を開発した。近年の人工知能関連技術の爆発的な普及により様々な物が生成され、その精度や完成度が急速に向上しているが、本研究は予測または生成された物の精度を評価する際に、予測対象の精度を差し引いて、予測モデルそのものの能力をバイアスをかけずに評価する方法を与えるものである。本研究で扱った予測対象は数値のみであるが、この考え方を一般化することにより数値以外の予測対象を扱う際の予測能力の定量的評価が可能になることが期待される。
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