深層学習技術による照射中の動きを考慮した本当の線量分布の作成

• 研究課題/領域番号: 23K07077
• 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: 東北大学
• 研究代表者: 田中 祥平 東北大学, 大学病院, 助手 (90883330)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2027年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
• キーワード: 放射線治療 / MR画像誘導放射線治療 / 人工知能

研究開始時の研究の概要

放射線治療において、患者の体内の臓器は照射中に絶えず動いている。この照射中の臓器の動きは、腫瘍への過小線量、正常組織への過大線量を引き起こす。また、この照射中の動きによってどのように線量が投与されたかが分からないことが問題であった。
本研究では照射中の臓器の動きを3次元的に可視化し、本当に投与された線量分布を見える化する技術の基盤を確立する。線量分布の見える化が実現することにより、
1.治療計画時の線量分布と実際の照射された線量分布との乖離が明らかとなる。
2.照射後に正常組織や腫瘍の線量を調整することにより、個別化医療と腫瘍制御向上、副作用低減へとつながる。
といったことが期待される。