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臓器機能情報を用いた新たなオーダーメイド放射線治療技術の開発

利用器官功能信息开发新型定制放射治疗技术

基本信息

批准号：
20K08005
负责人：
藤田幸男
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Komazawa University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は放射線肺臓炎の発生リスク低下と高い腫瘍制御率を両立した新しい放射線治療技術を開発することを目的としている。そのために研究期間で特別な設備を必要としない2つの肺機能（肺胞換気能と肺血流量）の画像化手法を確立し、２つの肺機能の情報を使用した放射線治療の線量分布最適化手法を開発する。2022年度は2つの肺機能の情報を使用した放射線治療の線量分布最適化手法の実現性と有効性について検討を進めた。従来の方法では肺胞換気能と肺血流量のどちらか一方のみを考慮した最適化手法が検討されており、両方の機能を考慮した最適化手法の実現性と臨床的な有効性の検討は行われていない。これに対して、肺胞換気能と肺血流量の2つの情報を線量分布最適化へ組み込んだ手法を実現化し、この方法と従来の手法との比較を行った。さらに、放射線肺臓炎の正常組織障害発生確率（normal tissue complication probability; NTCP）モデルを構築し、この手法が放射線肺臓炎の発生リスク低減に有効であるかを検討した。これらの結果、従来の手法と比較し、2つの情報を線量分布最適化へ組み込んだ手法が、放射線肺臓炎の発生リスク低減に有効であることが示された。現在、2021年度に構築した深層学習技術による放射線肺臓炎発生における高リスク領域の特定法の線量分布最適化への応用についての検討を進めている。2022年度も継続して前年度に得られた肺機能画像のための最適なCT撮像法の有効性を共同研究施設で放射線治療を施行される患者さんに対して実施した。本研究での予定登録数 20名であり、2022年度は被験者2名の登録があった。登録された2名の被験者に対してCT画像の取得を行った。前年度とあわせて15名のデータが取得されている。2023年度も継続して肺機能画像のための最適なCT撮像法の有効性を明らかにする。

This research is crucial は radiation pulmonary inflammation の発 raw リス high low クとい swollen sores suppression rate を struck made した new しいを radiation therapy technology open 発することを purpose としている. そのために study period をでな special equipment necessary としない 2 つの lung function (lung cell can change 気と pulmonary blood flow) の portrait technique を established し, 2 つの lung function の intelligence を use したの radiation treatment of dose distribution optimization technique を open 発する. 2022 annual はつの lung function の intelligence を use したの radiation treatment of dose distribution optimization technique の be sex と now have sharper sex について beg を検 into めた. 従 to の way では pulmonary cell can change 気と pulmonary blood flow のどちらか side のみを consider した optimization technique が beg さ検れており, struck の function を consider した optimization technique の be と clinical な have sharper sex is sex の検 line for はわれていない. これにし seaborne て, lung cell can change 気と pulmonary blood flow の 2 つの intelligence を dose distribution optimization へみ込んだ gimmick を be presently し, この way と従 to の gimmick との is line をった. Crucial さらに, radiation pulmonary inflammation の normal tissue handicap of 発 born of probabilistic (normal tissue complication aim-listed probability; NTCP) モデルを constructing し, この technique is crucial が radiation pulmonary inflammation の発 raw リスク low cut に have sharper であるかを beg し検た. これらの results, 従の gimmick とし, 2 つの intelligence を dose distribution optimization へみ込んだ technique is crucial が, radiation pulmonary inflammation の発 raw リスク low cut に have sharper であることが shown された. Now, 2021 year に build した deep learning technology による routine radiation pulmonary inflammation 発 raw における high リスのク field specific method の dose distribution optimization への応 with についての beg を検 into めている. 2022 annual も継続して annual に before られた lung function portrait のための optimum な CT の like method of joint research facilities have sharper sex をで radiotherapy を imposed される patients さんにし seaborne て be applied した. This study has で set a registration number of 20 であで and 2 <s:1> registration subjects in 2022 があった. Log in to された. Two <s:1> subjects に obtain を rows った for the てCT portrait <e:1>. In the previous year, とあわせて15 とあわせてデタがタがタが achieved されてるるる. In 2023, the <s:1> 継続てて pulmonary function portrait <e:1> ため <s:1> is most suitable for なCT cutography to determine the effectiveness of を and ららにする.