| 研究課題/領域番号 |
21K07742
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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 | 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) |
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研究代表者 |
大平 新吾 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), その他部局等, 放射線腫瘍科技師 (50792694)
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| 研究分担者 |
小池 優平 関西医科大学, 医学部, 助教 (90866154)
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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 |
交付 (2022年度)
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| 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)
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| キーワード | 転移性脳腫瘍 / 人工知能 / 定位放射線治療 / MRI / 医学物理 / 迅速 |
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| 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。
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| 研究実績の概要 |
HyperArc治療計画は従来の回転型強度変調放射線治療と比較して、腫瘍に線量を集中させる一方で正常脳への線量を低減できる。人工知能を活用することにより、治療を実施した治療計画における線量分布の特徴量を学習した。開発した学習モデルを未知の症例に適応することで、従来のVMATによって作成した治療計画よりも、人工知能によって生成した方が優れた治療計画を生成することができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
概ね計画通りに遂行できているため。
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| 今後の研究の推進方策 |
MRIから仮想CTを生成し、開発した人工知能モデルによって治療計画を生成できる、迅速な転移性脳腫瘍に対する定位放射線治療計画法を確立する。
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