Prediction system for severity of pneumonitis after radiotherapy for lung cancer and optimization of treatment methods using deep learning

KAKEN

About This Project

Japan Grant Number
JP20K08113 (JGN)
Funding Program
Grants-in-Aid for Scientific Research
Funding Organization
Japan Society for the Promotion of Science

Kakenhi Information

Project/Area Number
20K08113
Research Category
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type
  • Multi-year Fund
Review Section / Research Field
  • Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research Institution
  • Kyushu University
Project Period (FY)
2020-04-01 〜 2024-03-31
Project Status
Completed
Budget Amount*help
4,290,000 Yen (Direct Cost: 3,300,000 Yen Indirect Cost: 990,000 Yen)

Research Abstract

高精度放射線治療では線量分布が非常に複雑で、既存肺の状態や基礎疾患など患者側因子や併用薬物療法等も影響するため、特的の線量-体積パラメータのみで患者毎のリスクを正確に予測するのは困難である。肺癌放射線治療症例の精密な臨床免疫学的情報、既存肺の画像特徴量（ラディオミクス）および治療情報からなるビッグデータを多層ニューラルネットワークによる機械学習（いわゆる深層学習）の手法を用いて解析し、放射線肺臓炎リスク予測および照射法最適化のシステムを構築する。

Related Articles

See more

Related Data

See more

Related Books

See more

Related Dissertations

See more

Related Projects

See more

Related Products

See more

Keywords

Details 詳細情報について

Back to top