深層強化学習による真の“人工知能型”自動放射線照射計画法の開発

• 研究課題/領域番号: 23K07175
• 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: 角谷 倫之 東北大学, 大学病院, 助教 (20604961)
• 研究分担者: 山本 貴也 東北大学, 大学病院, 講師 (30733159) ; 梶川 智博 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (30846522) ; 市地 慶 東北大学, 医学系研究科, 講師 (90743443)
• 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: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2023年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
• キーワード: 放射線治療 / 人工知能

研究開始時の研究の概要

放射線治療における治療計画の品質向上及び計画時間の短縮を実現するため、深層学習による自動放射線治療計画法の基盤構築を行ってきた。しかし、これまでの手法は学習データから推定したお手本となる線量分布を提示する技術にとどまり、技術的な限界があった。そこで我々は新たなアプローチとして深層強化学習手法に注目した。この技術を用いることで、従来法では不可能であった複雑な照射パラメータを含む“照射計画”そのものを予測でき、また経験豊富な計画者と同等もしくはそれ以上の優れた照射計画を迅速に作成できると考えた。この技術により治療成績の向上及び施設間の治療の質のばらつきを低減できると期待される。