陽子線ベースオンライン適応放射線治療における治療計画ワークフローの開発

• 研究課題/領域番号: 25K00304
• 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: 加藤 亮平 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 (90867566)
• 研究分担者: 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): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025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); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円); 2025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 / アダプティブ放射線治療 / ディープラーニング

研究開始時の研究の概要

従来の陽子線治療ではCBCT画像などに基づいて患者位置照合を行い、事前立案した治療計画に沿って照射を行ってきた。陽子線治療の物理的特長を最大限発揮するためには、患者が治療台に載った状態で迅速に再計画するonline adaptive radiation therapy (ART)が最も有効である。しかし、CBCT画像は低画質であるため、正確な線量計算を実施できないという課題がある。そこで我々は深層学習技術に着目し、これを応用することでCBCT画像の画質改善やモンテカルロ法に匹敵する高精度な線量計算の高速化を行い、陽子線ベースオンラインARTの実現を目指す。