研究課題/領域番号 |
22K15860
|
研究種目 |
若手研究
|
配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
|
研究機関 | 千葉大学 |
研究代表者 |
恒田 雅人 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任講師 (60800753)
|
研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
|
配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
|
キーワード | MR画像誘導放射線治療 / モンテカルロシミュレーション / 動体解析 / MR画像 / 線量分布検証 / 機械学習 |
研究開始時の研究の概要 |
放射線治療では、技術進歩により理想的な治療計画を立案することが可能になった。また、最新技術であるMR画像誘導即時適応放射線治療では、治療直前に撮像されたMR画像を用いて、その場で即時的に治療計画の立案が可能であり、より高精度化が進んでいる。しかし、実際に治療計画通りに線量を処方できたのか確認する技術は存在しない。本研究では、治療中に視認できない体内で、目に見えない放射線を可視化する革新的な線量分布モニタリング技術を開発することで、このような現状を打開する。腫瘍や周辺正常臓器への線量付与を正確に評価することで難治がん克服、および更なる治療成績向上を目指す。
|
研究実績の概要 |
今年度はMR-linacであるElekta Unityの照射系のジオメトリを構築した。構築にあたり、Elektaと秘密保持契約を締結した。構築にはPHITSモンテカルロシミュレーションコードを用いた。水ファントム中で計算しPDDおよびOCRをに関して測定値と実測値の比較を行い、一致することを確認した。 MR画像誘導即時適応放射線治療中の患者体内における臓器の位置変化について動体解析を行っている。治療中に取得した画像を臓器ごとにトラッキング可能なプログラムを開発した。呼吸や蠕動運動といった体動により、線量処方体積へリスク臓器がどの程度入り込むのか定量評価する。また、得られた臓器位置変化と上述したモンテカルロシミュレーションを用いて、治療中の線量分布推定を行なっていく予定である。
|
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
秘密保持契約の締結に時間を要したため、シミュレーション環境の構築に時間がかかった。数時間程度の計算時間を要するため、シミュレーション環境の微調整にも時間がかかった。基礎的な検討として、PDDおよびOCRの検討を行なった。計算値と測定値を比較して一致を確認した。次のステップとして、患者プランについて商用治療計画装置で計算した線量分布との比較を検討している。 RT-planや照射装置から取得される照射ログファイルをシミュレーション環境へフィードバックをかけるプログラムは作成済みである。 来年度以降速やかに高速シミュレーションに向けて機械学習を整備していく。
|
今後の研究の推進方策 |
下記の2点について対応していく。 1:シミュレーションに時間がかかる。当初の計画通り、機械学習を用いることで数分オーダーまで短縮を目指す。上半期で学習に必要なデータの取得を目指す。データの取得には治療に用いたRTplanを用いて、シミュレーションを行い取得する。 2:治療中のMR画像を用いた動体解析について、他臓器への展開も行なっていく。臓器ごとに体動をモデル化し、シミュレーション時に再現することで治療中の“実”線量分布検証システムの開発へつなげる。
|