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放射線治療効果を高精度に予測する分子イメージングレディオミクスモデルの開発

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研究課題番号 KAKENHI-PROJECT-20K07698
研究種目 基盤研究(C)
研究分野
研究機関 徳島大学
代表研究者 生島 仁史
研究分担者 近藤 和也
研究分担者 芳賀 昭弘
研究分担者 古谷 俊介
研究分担者 工藤 隆治
研究分担者 大谷 環樹
研究分担者 佐々木 幹治
研究期間 開始年月日 2020/4/1
研究期間 終了年度 2022
研究ステータス 完了 (2022/4/1)
配分額(合計) 4,290,000 (直接経費 :3,300,000、間接経費 :990,000)
配分額(履歴) 2022年度:1,170,000 (直接経費 :900,000、間接経費 :270,000)
2021年度:1,560,000 (直接経費 :1,200,000、間接経費 :360,000)
2020年度:1,560,000 (直接経費 :1,200,000、間接経費 :360,000)
キーワード Radiomics
Radiotherapy
Prediction
MRI
Mouse model
レディオミクス
放射線治療
治療効果判定
非小細胞肺癌
肺癌
マウスモデル
治療効果予測
マウスがんモデル
分子イメージング
がん
人工知能

研究成果

[雑誌論文] Differences in image density adjustment parameters on the image matching accuracy of a floor‐mounted kV X‐ray image‐guided radiation therapy system

Sakuragawa Kanako, Sasaki Motoharu, Kamomae Takeshi, Yokoishi Michihiro, Kasai Ryosuke, Kajino Akimi, Ikushima Hitoshi 2022

[雑誌論文] Predicting the complexity of head-and-neck volumetric-modulated arc therapy planning using a radiation therapy planning quality assurance software

Motoharu Sasaki, Nakaguchi Yuji, Takeshi Kamomae, Shoji Ueda, ENDO Yuto, SATOH Daisuke and Hitoshi Ikushima 2022

[学会発表] 放射線治療効果を早期に検出できるRadiomics特徴量の探索

梶野 晃未, 生島 仁史, 佐々木 幹治, 大谷 環樹, 山下 理子, 芳賀 昭弘 2022

[学会発表] Prediction of survival in cervical cancer patients treated with chemoradiotherapy by imaging analysis using artificial intelligence -A multi-institutional survey study of Japanese Radiation Oncology Study Group (JROSG)-

Hitoshi Ikushima, Akihiro Haga, Ando Ken, Kato Shingo, Kaneyasu Yuko, Uno Takashi, Okonogi Noriyuki, Yoshida Kenji, Ariga Takuro, Isohashi Fumiaki, Harima Yoko, Kanemoto Ayae, Ii Noriko, Wakatsuki Masaru and Ohno Tatsuya 2021