少数学習データ深層学習による肝細胞癌に対する陽子線治療計画自動生成システムの開発

• 研究課題/領域番号: 24K10873
• 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: 一般財団法人脳神経疾患研究所
• 研究代表者: 小川 柊太 一般財団法人脳神経疾患研究所, 南東北がん陽子線治療センター, 研究員 (10991903)
• 研究分担者: 神宮 啓一 東北大学, 医学系研究科, 教授 (00451592) ; 角谷 倫之 東北大学, 大学病院, 助教 (20604961) ; 加藤 貴弘 福島県立医科大学, 保健科学部, 教授 (90778804)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024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); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円); 2024年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
• キーワード: 陽子線治療 / 深層学習 / 治療計画自動生成システム

研究開始時の研究の概要

肝細胞癌に対する陽子線治療では、過去の照射歴の有無、腫瘍の位置や大きさ、正常臓器の位置などによって腫瘍に処方する線量と正常組織の線量制約などの治療プロトコールが異なるため、同じ疾患の患者であっても一様に治療計画パラメータを設定することができない。そのため治療計画における深層学習技術の応用が期待されてきたが深層学習モデル構築のための十分な学習データ数を確保できないという陽子線治療ならではの課題があった。そこで本研究では近年、話題となっている生成AIに用いられた深層学習技術を応用することにより、数の少ない学習データから各患者に合わせた質の高い陽子線治療計画を自動的に生成するシステムの開発を目指す。