| 研究課題/領域番号 |
22K07792
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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 | 新潟大学 |
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研究代表者 |
宇都宮 悟 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (50570868)
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| 研究分担者 |
近藤 世範 新潟大学, 医歯学系, 教授 (10334658)
中野 永 新潟大学, 医歯学総合病院, 特任助教 (20839229)
棚邊 哲史 新潟大学, 医歯学総合病院, 助教 (80743898)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 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 | 強度変調回転照射 / radiomics / EPID / MLC / VMAT / QA / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究ではVMATの3次元線量分布のradiomics特徴量を抽出し、その変化量を解析するdelta-radiomicsの手法を用いることで、臨床的インパクトを評価可能な新しいVMATの患者個別QAの方法を開発する。具体的には、線量分布のradiomics特徴量、腫瘍制御確率（TCP）、正常組織有害事象発生確率（NTCP）のそれぞれの変化量を学習データとし、VMAT患者個別QAで検出されたradiomics特徴量の変化量からTCP値とNTCP値の変化量を予測する機械学習モデルを構築し、その予測精度を臨床使用可能なレベルまで向上させることを目指す。
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、delta-radiomicsの手法を応用して機械学習モデルを構築することにより、臨床的インパクトを考慮したVMATの患者個別QAシステムを開発することである。この目的を達成するために、放射線治療装置にマルチリーフコリメータ（MLC）の位置エラーが発生した場合に、腫瘍制御確率（TCP）及び正常組織障害発生確率（NTCP）の変化率を予測する機械学習モデルを作成しその精度を確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
がんの放射線治療において、強度変調回転照射（VMAT）は広く普及した技術の一つであり、さまざまながんに対して有効な治療法として確立している。本研究の成果は、VMATを実施する上で発生する可能性のあるエラーを、人工知能（AI）技術を応用して自動検出することが可能な技術開発につながるもので、VMATを安全かつ効率良く実施する上で重要となるものである。
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