| 研究課題/領域番号 |
24K10853
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 東北大学 |
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研究代表者 |
武田 賢 東北大学, 医学系研究科, 教授 (60312568)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 放射線治療 / 密封小線源治療 / 放射線治療計画 / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
主に子宮頚癌の治療として行われる3次元画像誘導密封小線源治療(3D-IGBT)は一回の工程が長時間に及ぶことが多く、患者の負担軽減としての人工知能(AI)の活用が課題である。AIの放射線治療計画(RTP)への導入によるリスク臓器(OAR)輪郭の自動作成技術が進んでいるが、アプリケータや組織内照射用刺入針等を体内に配置する3D-IGBTにおける其の精度は未だ十分ではない。是までの3D-IGBTのRTP-CT画像からAIモデルを構築し3D-IGBTのRTPでのOAR輪郭を迅速かつ正確に自動作成することでRTP時間を短縮し、患者の負担緩和と3D-IGBTの質の均てん化に対応した放射線診療を目指す。
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