並列タイトル等ゼンリツセンガン ニ タイスル ホウシャセン チリョウ ニ オケル ニョウロ ユウガイ ジショウ ヨソク モデル ノ コウチク
Zenritsusengan ni taisuru hōshasen chiryō ni okeru nyōro yūgai jishō yosoku moderu no kōchiku
Development of urinary adverse event prediction model in radiotherapy for prostate cancer
一般注記出版タイプ： VoR
type:text
外部照射では複数分割回数の照射を行うが、前立腺や直腸の位置は毎回の照射で微妙に異なり、この毎回の微妙な変位が実際の患者が受ける線量に影響する。とくに組織内照射併用の外部照射では、最適な画像誘導放射線治療として、シード線源の配置を乱さぬよう前立腺両外側の結合織内に線状金マーカーを留置する手法が有効だった。リニアックの使用にともなって経時的に機械的アイソセンターが変位することが知られていたが、コミッショニング時から経時変位が線量デリバリーに影響を与えることが証明された。ディープラーニングを用いた尿路有害事象の予測因子の解析に関しては、モデル構築には至らず、さらなる検討が必要であることが判明した。
In external irradiation, the prostate and rectum are irradiated in multiple fractions, but the position of the prostate and rectum varies slightly with each irradiation, and this slight displacement each time affects the actual dose received by the patient. Especially in external irradiation combined with tissue internal irradiation, the placement of linear gold markers in the connective tissue on both sides of the prostate was effective for optimal image-guided radiation therapy without disturbing the placement of the seed source. It was known that the mechanical isocenters were displaced over time with the use of the linear accelerator, and it was proven that the displacement over time affected dose delivery from the time of commissioning. Regarding the analysis of predictors of adverse urinary tract events using deep learning, it was found that the model could not be constructed and further study is needed.
研究種目 : 基盤研究 (C) (一般)
研究期間 : 2019～2021
課題番号 : 19K08129
研究分野 : 放射線治療
連携機関・データベース国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）