2021 Fiscal Year Research-status Report
MC法とSuperPosition法を組合せたBNCT線量計算アルゴリズムの開発
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20K08078
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
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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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 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 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
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。
初年度である2020年度に、MC計算コードであるPHITSをベースにアルゴリズムを実装し、計算時間が50～60%程度まで短縮されることと、深さ数cm以上の領域において計算値が実測を良好に再現することを確認した。しかしながら、それよりも浅い入射面付近では熱中性子束を過大評価することが明らかとなった。2021年度は、課題を解決するために、入射面付近において従来のMC法を相補的に用いる手法について検討を行い、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。また、計算精度検証の一環として、2020年度から実施している熱中性子束の実測との比較検証に加えて、本アルゴリズムを用いて計算されるガンマ線線量や高速中性子線量についての測定を行い、測定精度等の課題を抽出した。今後、これらのデータに基づいて比較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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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2年目である2021年度は、初年度に抽出したアルゴリズムの課題について解決手法を見出すことができた。本手法について論文投稿準備を進めている。また、2年目に計画していた実験的検証について、実験データの収集を一通り終えた状況である。新型コロナウイルス感染拡大の影響により控えていた学会等にも定期的に参加できる状況になりつつあり、積極的に研究成果公表を行っている。以上の状況から順調に進んでいると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度である2022年度は、当初計画通り、より複雑な形状のファントムも用いて、実測との比較による計算精度の検証を進める。同時に、アルゴリズムの改良として、線量カーネルのモデル化において課題となっていた不均質領域における計算精度を、拡散方程式を導入することで改善する方法についても検討を進める計画である。
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| Causes of Carryover |
（理由）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。
（使用計画）当初の計画通り3Dプリンタを用いたファントム作成のための原材料の購入に使用するとともに、成果公表に係る費用（学会参加、および論文投稿における校閲、投稿料等）に使用する計画である。
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