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2022 年度 研究成果報告書

深層学習の手法を用いた肺癌に対する新規強度変調放射線治療計画システムの開発

研究課題

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研究課題/領域番号 20K08093
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
研究機関近畿大学

研究代表者

土井 啓至  近畿大学, 医学部, 講師 (50529047)

研究分担者 門前 一  近畿大学, 医学部, 准教授 (10611593)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード知識ベース治療計画
研究成果の概要

多施設で過去に臨床使用された強度変調放射線治療計画561症例を基に機械学習を行い、新規症例において患者体内の各構造物に照射される線量を予測するモデルを作成し、治療計画の自動作成を行なった。自動作成された治療計画と従来法で作成された治療計画を比較し、計画の品質が同等であることを明らかにした。またこのモデルを用いて作成された治療計画では施設に依存せず直腸および膀胱に対して照射される線量において首尾一貫性が示され、計画の品質の標準化が可能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

強度変調放射線治療を用いることによって病変部周囲の放射線量をより低減できるようになるため放射線治療の適応症例が拡大されている一方で、治療計画作成には計画者の知識や経験に依存するところが大きい。本研究によって人が介在しない治療計画作成が可能になれば医療の均てん化につながる。また臨床試験に用いた場合には一定水準の放射線治療を実施された患者の臨床成績を基に新しい治療法の有効性を比較できる。

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公開日: 2024-01-30  

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