2022 Fiscal Year Research-status Report
多因子深層学習モデルを用いた難治性尿路障害予測の検討
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22K20812
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
高城 久道 東北大学, 医学系研究科, 助手 (50965697)
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| Project Period (FY) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| Keywords | 放射線治療 / 難治性尿路障害 / 前立腺がん |
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| Outline of Annual Research Achievements |
日本国内において罹患数が増加している前立腺癌の放射線治療においては、副作用として尿路障害が発生するおそれがある。特に難治性の晩期尿路障害は生活の質に大きな影響を与える深刻な問題であり、照射後10 年を超えても晩期尿路障害発症率は上昇傾向にある。さらに、近年は通院回数を大幅に削減可能な寡分割照射が重要視されているが、従来のIMRTと比較して大きな線量が投与可能であることから尿路障害を含む有害事象の増加も懸念されている。このことから、本研究では治療開始前に得られる様々な情報を一元的に用いて重篤な晩期尿路障害症例を予測する多因子深層学習モデルの構築と、それを用いた尿路障害発生に関わる因子の解明を目的とした検討を行っている。
今年度は主に多因子深層学習モデル構築に向けて臨床因子と線量分布データに着目し、晩期尿路障害と関連がある因子の特定に向けた検討を行った。臨床因子においては心疾患や前立腺疾患の既往歴等の4項目について統計的に有意な関連が見られた。また、線量データの解析においては前立腺およびリスク臓器である膀胱、膀胱壁、膀胱三角部、前立腺内尿道領域について解析を行い、膀胱三角部と前立腺内尿道領域の一部パラメータにおいて有意な関連が見られることを明らかにした。また、今回有意な関連が見られなかった臓器についても解析方法に変更の余地があり、継続して調査を行う必要性が示唆された。この成果について、2023年4月に開催される第79回日本放射線技術学会総会学術大会において報告する予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究開始後に解析に必要なデータが一部欠損していることがわかり、データの作成を行ったため遅れが発生した。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度検討を行えなかった因子について調査を行う。並行して今年度の検討で得られた知見を合わせて多因子深層学習モデルで使用する情報の絞り込みを行い、実際のモデル作成に取り組む予定である。
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| Causes of Carryover |
購入を予定していた物品（サーバー）が予算超過となり、前倒しの申請が間に合わない時期であったため購入を見送ったことから余剰が発生した。翌年度は余剰分を含めて当該物品の購入及び成果報告にかかる旅費等の費用に充てる予定である。
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