Quantitative Evaluation criteria for implementing adaptive radiation therapy in head and neck IMRT

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頭頸部の高精度放射線治療であるIMRTでは重大な体型・腫瘍形状の変化が生じた場合と重篤な粘膜炎が生じた場合に再計画が実施される。これは適応放射線治療（ART）と呼ばれる。ARTの判断は術者の主観的な判断に委ねられるため、当研究ではART実施のための客観的なトリガーとなる定量的指標を見つけることを目的としている。前者において体型変化の定量的変化量を算出するため、初回計画CTと治療時に位置照合として撮影されるCBCT画像が用いられた。CBCTは治療期間中定期的に撮影され、治療回数に応じた変化が観察される。本研究では大きな形状変化のあったART群21名と非ART群47名に区別された。各患者について、照射回数、臨床標的体積（CTV）の変化量、CTVの変化率、平均口腔線量、年齢、肥満度を含む6次元リストが作成された。これらを教師データとテストデータに分け、機械学習であるサポートベクターマシンとk-nearest neighborによってARTの有無の予測を行った。本プログラムは、テストデータに対する分類精度が90％以上の精度であり、機械学習による客観的指標を示すことができた。この結果は2022年度米国放射線腫瘍学会ASTROで報告し、ASTROが出版する論文誌にアクセプトされた。また後者の粘膜炎障害においても上記の方法と同様にARTの有無で区別し、機械学習による分類を行った。結果は90％以上の精度となり、2022年度米国医学物理学会AAPMで報告を行った。これもまたAAPMが出版する論文誌へ投稿し、現在査読中である。