WEKO3
アイテム
深層学習の手法を用いた肺癌に対する新規強度変調放射線治療計画システムの開発
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/2000410
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/20004108fdeb73a-f5ee-418b-9838-1a5f03b382b5
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
20K08093seika.pdf
|
|
| Item type | 報告書 / report(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-11-15 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 深層学習の手法を用いた肺癌に対する新規強度変調放射線治療計画システムの開発 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Development of radiotherapy treatment planning system using deep learning | |||||
| 言語 | en | |||||
| 研究代表者 |
土井, 啓至
× 土井, 啓至 |
|||||
| 研究分担者 |
門前, 一
× 門前, 一 |
|||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題 | 知識ベース治療計画 | |||||
| 内容記述 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 多施設で過去に臨床使用された強度変調放射線治療計画561症例を基に機械学習を行い、新規症例において患者体内の各構造物に照射される線量を予測するモデルを作成し、治療計画の自動作成を行なった。自動作成された治療計画と従来法で作成された治療計画を比較し、計画の品質が同等であることを明らかにした。またこのモデルを用いて作成された治療計画では施設に依存せず直腸および膀胱に対して照射される線量において首尾一貫性が示され、計画の品質の標準化が可能であることが示唆された。 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| 内容記述 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | Based on 561 intensity-modulated radiation therapy plans used in clinical practice across multiple facilities, a machine learning model was developed to estimate the doses of radiation that each structure within a patient's body would receive, and plans were created automatically without any human intervention. The plan quality was found to be equivalent to those created using traditional methods. Furthermore, the use of this model allowed for standardization of treatment plan quality by demonstrating consistency in the doses of radiation delivered to the rectum and bladder, independent of the treatment facility. | |||||
| 言語 | en | |||||
| 内容記述 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 研究分野：放射線治療 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_93fc | |||||
| 資源タイプ | report | |||||
| 出版タイプ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
| 助成情報 | ||||||
| 助成機関名 | 独立行政法人日本学術振興会 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| 助成機関名 | Japan Society for the Promotion of Science | |||||
| 言語 | en | |||||
| 研究課題番号URI | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20K08093/ | |||||
| 研究課題番号 | 20K08093 | |||||
| 研究課題名 | 深層学習の手法を用いた肺癌に対する新規強度変調放射線治療計画システムの開発 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| 研究課題名 | Development of radiotherapy treatment planning system using deep learning | |||||
| 言語 | en | |||||
| 書誌情報 |
ja : 科学研究費助成事業研究成果報告書 (2022) ページ数 7 |
|||||
