| 研究課題/領域番号 |
22K15888
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 藤田医科大学 |
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研究代表者 |
安井 啓祐 藤田医科大学, 医療科学部, 講師 (50804514)
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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 |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 陽子線治療 / 擾乱補正係数 / ガラス線量計 / 第三者評価 / 独立検証 / 不確かさ / 治療計画 / 陽子線 / 線量計測 / 放射線治療 / 粒子線治療 / 寡分割照射 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年高精度放射線治療や高精度粒子線治療を中心に短期間かつ非侵襲的に放射線治療を行う寡分割照射が推進されている。寡分割照射では1回あたりの線量が大きいため精密な線量計測が求められるが、粒子線治療においては線量計測に関わる基本的な物理パラメータが十分に検討されておらず、吸収線量評価の正しさを保障する第三者評価も確立できていない。これらの現状から申請者はこれまで、線量計測精度を向上させるための研究を行ってきた。本研究では、シミュレーションと計測により以下の２点を達成することを目的とする。
１．高精度粒子線の線量計測基盤の確立：物理パラメータの解明
２．高精度粒子線に特化した第三者外部線量評価手法の確立
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| 研究実績の概要 |
2023年度は、前年度に引き続き陽子線に対する擾乱補正係数の算出と高精度粒子線照射場におけるガラス線量計の応答特性の解明、治療計画の不確かさの検証を行った。
１．モンテカルロシミュレーション（MC）コードとして、PHITSとGEANTを用いた。PHITSは輸送パラメータの精度検証をFano testにより行い２種類の電離箱の線質変換係数を算出した。本研究の成果は英語論文誌に学術論文として投稿し、発表済みである。また本年度より新たに、Semiflexタイプの電離箱における擾乱補正係数の算出を行った。GEANTを用いた検討では、引き続き十分なデータが取得されていない極小型電離箱に焦点を当て、擾乱補正係数の算出と個体差に対する検討を行った。これらの結果は国内外で学会発表を行った。2024年度はこれらの成果をまとめ、英語学術論文として２本の投稿を予定している。
２．ガラス線量計の応答特性については、高精度粒子線治療（Intensity Modulated Proton Therapy：IMPT）における応答特性を調査し、国内外で学術発表を行った。また第三者線量評価の確立に向け、国内の４つの施設と第三者評価のトライアルを実施した。この成果は2024年4月に学会発表を行い、英語論文で公表する準備を進めている。
３．超寡分割照射に向けて、治療計画の不確かさについての検討を進め、２本の英語論文を発表した。引き続き、治療計画CTを利用して放射線治療における不確かさの評価について検討を続けている。
以上の3つのテーマを同時に進めており、進捗は順調である。
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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
2023年度は関連する研究テーマで３本の英語論文が採択され、国内外で９件の学術発表を行った。成果を公表しつつ研究テーマは順調に進捗しており、2024年度にも複数の研究成果を英語論文として発表できる見込みにある。
最終年度に向けて、第三者線量評価はPassive法への適応拡大、施設数の増加を行うフェーズに進んでいる。２つの施設から評価の依頼があり、実施に向けて検討を進めている。2024年度中には、国内で10施設以上の第三者評価の実施を見込んで進めている。
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| 今後の研究の推進方策 |
2024年度は主要な3つの研究テーマについて、以下のように推進していく。
１．Semi-flexタイプ電離箱の擾乱補正係数の算出と、極小形電離箱の擾乱補正係数と個体差の検討について、英語論文を発表するべく準備を進めている。また新たな研究テーマとして、近年開発が進む磁場下での高精度粒子線治療の実現に向け、磁場が線量応答に与える影響の検証を開始する。
２．ガラス線量計を用いた第三者評価については、国内で10施設以上の施設と協働を進め、日本国内の陽子線治療の基盤形成に尽力する。また高精度粒子線治療向けの第三者評価システムの確立に向けて、実証可能性と課題を検討する。
３．機械学習を用いたCT再構成について、画質の向上・被ばく線量の低減・治療計画における不確かさの低下、の３点の評価を行う。また別で科研費基盤B「超高線量率照射を視野に入れた陽子線場の絶対線量計測法の開発」に共同研究者として参画することとなり、本研究と関連も深いことから有機的に連携して研究を継続する。
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