深層学習による3次元再構成技術を応用したVMAT品質保証システムの開発

• 研究課題/領域番号: 25K11031
• 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: 新潟大学
• 研究代表者: 宇都宮 悟 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (50570868)
• 研究分担者: 近藤 世範 新潟大学, 医歯学系, 教授 (10334658)
• 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: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
• キーワード: 強度変調放射線治療 / 強度変調回転照射 / 深層学習 / 機械学習

研究開始時の研究の概要

本研究では、深層学習を基に2次元データから3次元データを再構成（生成）する技術を用いて、測定が容易なX線フルエンス分布のみから患者体内の3次元線量分布を高精度で推定することで臨床的インパクトを基準とした新しいVMATのプランQAシステム及び治療モニタリングシステムを開発する。この研究により、高精度かつ安全なVMATを従来よりも簡便に実施できるようになる。