| 研究課題/領域番号 |
21K07742
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 (2023)
地方独立行政法人大阪府立病院機構大阪国際がんセンター(研究所) (2021-2022) |
|---|
研究代表者 |
大平 新吾 東京大学, 医学部附属病院, 学術専門職員 (50792694)
|
|---|
| 研究分担者 |
小池 優平 関西医科大学, 医学部, 助教 (90866154)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2023年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2022年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2021年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
|
|---|
| キーワード | 転移性脳腫瘍 / 放射線治療 / MRI / 人工知能 / 定位放射線治療 / 医学物理 / 迅速 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
有害事象低減を目的とする定位放射線治療(治療一回あたりに大線量を投与する技法、治療準備期間7-14日)において、急速に増大する転移性脳腫瘍に対して迅速に治療を施行しなければ、投与線量が不十分となり、期待する治療効果を得られない可能性がある。本研究では、人工知能を活用することで、迅速に治療を提供する革新的迅速放射線治療計画法の構築を行う。
|
| 研究成果の概要 |
転移性脳腫瘍は患者の生活の質を著しく損なうとともに、直接的な死因となり得ます。定位放射線治療(治療一回あたりに大線量を投与する技法、治療準備期間7-14日)において、急速に増大する腫瘍に対して迅速に治療を施行しなければ、投与線量が不十分となり、期待する治療効果を得られない可能性があります。本研究では、転移性脳腫瘍に対して、人工知能(深層/機械学習)を活用することで迅速に定位放射線治療を施行する革新的放射線治療計画手法を構築しました。治療成績の向上・有害事象の低減を期待できます。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では経験豊富な医学物理士または診療放射線技師が作成した転移性脳腫瘍に対する治療計画の線量分布を機械学習させることによって、優れた治療計画を自動で生成する学術的価値・創造性の高い研究である。さらに、転移性脳腫瘍の描出に優れるMR画像からCT画像を生成することによって、放射線治療のシミュレーションから治療開始までの期間を短縮することが期待される。急速に増大する転移性脳腫瘍に対して迅速な治療の提供は治療成績の改善につながる可能性があり、社会的意義は大きい。
|
