| 研究課題/領域番号 |
20K08078
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
高田 卓志 京都大学, 複合原子力科学研究所, 助教 (60444478)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | BNCT / 治療計画 / 線量計算アルゴリズム / モンテカルロ法 / スーパーポジション法 / Removal Diffusion理論 / 拡散方程式 |
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| 研究実績の概要 |
加速器中性子源を用いたホウ素中性子捕捉療法（BNCT）の保険診療の開始に伴い、照射条件を決定する治療計画の効率化が重要な課題となってきている。BNCTの治療計画では、線量計算アルゴリズムとしてMonte Carlo（MC）法が従来から用いられてきた。MC法は体内での中性子の挙動を正確に模擬できるが、高精細な線量分布を得るためには膨大な計算時間が必要であり、治療計画におけるボトルネックとなる。本研究では線量計算の高速化を目指して新しいアルゴリズムの開発を行う。入射中性子が生体内の原子との衝突により減速する過程をMC法で計算し、減速後に原子・分子と熱平衡に至る過程を、X線治療に採用されているSuperposition法における線量カーネルとしてモデル化することで計算速度の向上を図る。本研究では、アルゴリズムの最適化および精度検証を通して、その有用性を実証する。
2020年度から2021年度にかけて、MC計算コードであるPHITSをベースに計算アルゴリズムの実装を進めてきた。2021年度には、入射面付近において従来のMC法を相補的に用いる手法を採用することで、計算時間の短縮効果を保ちつつ、精度を向上させることが可能であることを明らかにした。さらに、2022年度には、熱化過程をモデル化する別のアプローチとして、Removal Diffusion理論に基づいた拡散モデルの導入を検討した。モデルの導入により入射面付近においても熱中性子束分布が精度よく計算できることが示された。MC法を相補的に使用する方法と比べて計算時間の更なる短縮効果が期待される。
今後、2021年度に取得した実験データに基づいてモデルの検証を進めるとともに、計算精度の向上および計算時間の更なる短縮を目指してアルゴリズムの改良を進める。
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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
初年度から3年目である2022年度にかけて、計算アルゴリズムの実装を進めてきており、基本的な計算モジュールの構築はほぼ完了している。また、2年目までに進めてきたMC法を相補的に用いるアルゴリズムに関する成果を論文として公表することができた。同時に、計算精度の検証に用いる実験データを単純な形状のファントムに対して取得している。3年目である2022年度は、研究用原子炉を用いてより複雑な形状のファントムを用いた実験を予定していたが、原子炉の定期検査に要する期間が延長となり、利用時間が確保できなかった。そのため、ファントムを用いた実験的検証が十分に実施できておらず、研究計画に遅延が生じている。また、新型コロナウイルス感染防止策に加えて国外情勢の影響により、海外で開催される学会には参加できておらず、成果を十分に公表できていない。以上の状況から、やや遅れていると判断し、研究期間を1年延長して課題の遂行を目指すこととした。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究は研究期間を1年延長して実施する。最終年度となる2023年度は、当初3年目に実施予定であった、より複雑な形状のファントムを用いた計算精度の検証を進める。同時に、2022年度に着手している拡散モデルを用いる方法を詳細に検討し、その有用性を評価する。また、学会等に積極的に参加し、本研究課題で得られた成果を公表していく計画である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス感染防止策および国外情勢により、予定していた国内外の学会等への参加ができなかった、もしくはオンライン開催となったことが主な理由である。
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