深層学習を用いた放射線治療のリアルタイム線量評価システム開発

• 研究課題/領域番号: 23K07109
• 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: 大阪大学
• 研究代表者: 秋野 祐一 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任助教(常勤) (00722323)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2023年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: 放射線治療 / in vivo dosimetry / 体内線量予測 / リアルタイム

研究開始時の研究の概要

本研究では、深層学習による高速な三次元線量分布予測を用いて、治療直前・治療中のリアルタイム線量評価が可能なシステムを開発する。治療前の画像撮影技術により、臓器の位置ずれを補正して治療することは可能になったが、臓器の変形・呼吸状態がシミュレーション時と異なる場合、その影響を即座に判断することは困難である。そこで線量計算技術を開発し、さらに治療直前のCT画像や呼吸振幅情報を取得することにより、腫瘍だけでなく正常組織の線量について、臓器の変形や呼吸性移動による線量分布の乱れを考慮した評価を可能にすることを目指す。