深層学習ネットワークを用いた、高リスク前立腺癌に対する個別化定位放射線治療の開発

利用深度学习网络开发针对高危前列腺癌的个性化立体定向放射治疗

基本信息

批准号：
20K16725
负责人：
平田岳郎
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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

高精度放射線治療技術の一つである体幹部定位放射線治療（SBRT）は、病巣に高線量を集中し、周囲臓器の被曝を低減することが可能な手法で、前立腺癌への適用も開始されている。しかしながら高リスク症例に対しては良好な治療効果と安全性を両立しうる至適な計画手法がまだ確立されておらず、現在でも研究開発が必要とされている。本研究では、既存の患者データをもとに、深層学習の手法も活用して治療後の有害事象発症やQOL低下を予測するモデルを構築し、そのモデルを用いて患者の臨床背景に応じ周囲臓器に照射される線量を最適化した、有効性と安全性を両立しうる個別化SBRT計画手法を確立し、高リスク前立腺癌の治療に臨床導入することを目指している。研究初年度および2年目に、SBRTを受けた患者のデータを用い、患者背景、放射線治療の線量分布、線量・体積に関する各種パラメータから尿路系・消化器系の有害事象発症、QOL悪化の状況について、ニューラルネットワーク・深層学習を用いた予測モデル（患者背景および放射線治療の線量分布から、有害事象発症やQOL悪化のリスクを予測する）構築を試みたが、至適なモデルの確立に至らなかった。対象症例を増やして再度検討を行う方針とし、追加症例についてのデータ収集を行った上で、2023年度はまず（深層学習でない）機械学習により、予測モデルの構築とバリデーションに取り組んだ。本研究の当初の計画である、深層学習の活用も予定していたが、本年度中には完了しなかった。

躯干立体定向辐射疗法（SBRT）是一种高精度放射治疗技术之一，是一种使高剂量专注于病变并减少周围器官的暴露的技术，并且还开始应用于前列腺癌。但是，对于高风险案例，尚未确定可以结合良好治疗效果和安全性的最佳计划方法，并且今天仍需要研发。这项研究旨在建立一个模型，该模型可以根据现有患者数据，使用深度学习方法来预测治疗后的不良事件并降低生活质量，并使用该模型根据患者的临床背景优化对周围器官的辐射，这些剂量既有效又可以安全，这些剂量既可以有效又可以进行临床介绍的SBRT介绍方法，以实施高兴奋的protestate Protostate Protostate Protostate癌症。在研究的第一年和第二年中，我们试图使用神经网络和深度学习来构建一个预测模型（预测患者背景的不良事件发作和生活质量的恶化和辐射疗法的剂量分布的风险），放射治疗的剂量分布，以及与剂量和体积相关的各种参数，但我们无法建立最佳模型。该计划是增加合格案件的数量，并重新考虑审查，收集其他案例的数据。2023年，该公司首先使用机器学习（而不是深度学习）来构建和验证预测模型。这项研究的最初计划是利用深度学习，但在今年未完成。