2019 年度研究成果報告書

機械学習を使用したロバスト最適化放射線治療計画法の確立

研究課題

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研究課題/領域番号	18K15592
研究種目	若手研究
配分区分	基金
審査区分	小区分52040:放射線科学関連
研究機関	広島大学
研究代表者	三浦英治広島大学, 医系科学研究科(医), 特任助教 (50752078)
研究期間 (年度)	2018-04-01 – 2020-03-31
キーワード	放射線治療 / VMAT / ロバスト最適化
研究成果の概要	ロバスト最適化計画方法は、従来のPTV最適化計画方法に代わる方法になる可能性がある。我々は、ロバスト最適化計画方法が喉頭、肝臓、肺がん患者に適応が可能かを検討した。ロバスト最適化計画方法はPTV最適化方法と比較して腫瘍に高い線量を与えることが可能であり周辺危険臓器には低い線量になる結果であった。位置誤差が発生した場合でも腫瘍への線量のバラつきは小さい結果であった。ロバスト最適化計画方法は、喉頭、肝臓、肺がん患者で有用な最適化計画方法であることが示唆された。
自由記述の分野	放射線治療
研究成果の学術的意義や社会的意義	放射線治療の最大の達成目標は医師が決めた線量が腫瘍に投与されることである。人間は生理的な動き、日々の体の歪みなどで、決められた線量が増減してしまう可能性があるがロバスト最適化計画方法を使用することで、線量の増減を可能な限り最小にすることが可能であり、粒子線治療で使用されている放射線治療で広く使用するX線では検討される報告が少ないのが現状である。本研究ではX線でも有用であることを確認した。