研究課題/領域番号 |
24K10789
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研究種目 |
基盤研究(C)
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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
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研究機関 | 京都府立医科大学 |
研究代表者 |
鈴木 弦 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 准教授 (80279182)
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研究分担者 |
増井 浩二 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (20783830)
梶川 智博 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (30846522)
山崎 秀哉 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (50301263)
武中 正 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (80626771)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2027年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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キーワード | 組織内照射 / 子宮頸癌 / 人工知能 / 診療支援 |
研究開始時の研究の概要 |
子宮頸癌の組織内照射法は難易度の観点から、本邦では普及していないが腫瘍制御率の向上が期待できる。その反面、アプリケータの刺入およびアプリケータ内の線源停留位置/時間の最適化が必要であり、治療の質は実施者の技量や経験に依存する部分が大きい。本研究の目的は、人工知能(AI)を用いて組織内照射の診療を補助し、術者が効率よく施術できるシステムを構築することである。AIの一種である教師あり学習および強化学習に基づき、患者個別に最適な治療計画を提案 (アプリケータ刺入の必要性判定、線源停留位置/時間の自動最適化)することで、上述した実施者の技量に依存する部分をサポートする。
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