| 研究課題/領域番号 |
18K15567
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| 研究機関 | 関西医科大学 |
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研究代表者 |
武川 英樹 関西医科大学, 医学部, 助教 (60526870)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 適応放射線治療 / 人工知能 / 最適化 / 頭頚部癌 / 医学物理学 |
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| 研究実績の概要 |
頭頚部癌に対する適応放射線治療において治療計画の適応回数及びタイミングの最適化を行い、効果的・効率的な治療を実現させる。本研究においては、その最適化基盤として照射される線量分布に影響を及ぼす治療期間中の患者体形変化に対する予測モデルを人工知能により構築し、予測精度の検証を行う。平成31年/令和元度（2019年度）は、当初の研究実施計画に基づき1.データ収集、3.機械学習・予測モデル構築に関する研究を進めた。本年度における進捗は下記の通りである。
1. データ収集
平成30年度にデータ収集用の研究データベースの構築ならびに、臨床用の既存データベースとの接続を行えるようにし、効率的なデータ収集が可能となっている。本研究における収集の対象患者は、放射線治療時の体形変化が確認しづらい術後照射例を除く根治的放射線治療を行った咽頭癌、喉頭癌、原発不明頭頚部癌の新鮮症例としており、平成30年度に放射線治療を開始した症例から収集を開始している。
3. 機械学習・予測モデル構築
平成30年度に開発した非線形剛体レジストレーションに基づく手法を収集症例に適用し、体形変形量の特徴量の計算を行った。この特徴量や患者特性データをモデル構築に使用する入力パラメータとし、学習させる結果を体形変化量の推移として機械学習を行い、AIによる予測モデルの構築を進めている。機械学習に使用するアルゴリズムの選定を行うために、決定木やサポートベクター回帰、ニューラルネットワークなどを用いた予測モデルの構築を進めている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
収集症例は研究開始前の平成29年度を含めることで113症例が集まっており、研究計画で予定していた120例の症例収集は令和2年度早々に完了する見込みであり、進捗としては順調である。
体形変化量の計算を行うコーンビームCT間の非剛体レジストレーションソフトウェアの開発は完了し、GPUを用いた高速計算も可能にしている。収集した症例に対して適用を行い、特徴量計算を進められている。
しかし、機械学習に使用するアルゴリズムの選定ならびにモデル構築が完了しておらず、この点に関して計画から少し遅れが生じている。
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| 今後の研究の推進方策 |
早期に予測モデルの構築を完了させ、機械学習に使用するアルゴリズムの決定を行う。
予測精度検証用患者データを用い、構築したモデルによる体形変化の予測精度の検証を実施する。
予測モデルにより計算される体形変化の推移と実際の患者により得られた変化の推移を比較し、予測精度の定量評価及び放射線腫瘍医による臨床評価を行う。
研究成果報告のための、学会発表及び論文執筆を行っていく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
国内外の学会出張に関わる費用の支出を予定していたが、世界的な新型コロナウイルスの影響により開催中止などにより支出が発生しなかった。
新型コロナウイルスの影響が治まり、学会が開催されるようになり次第、順次使用していく。
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