深層学習を用いた磁場下の高速線量計算アルゴリズム
https://www.t-technoarch.co.jp/data/anken_h/T20-199.html

　放射線治療の新たな治療装置として磁場を用いるMR 装置と放射線治療装置(Linac) が一体化したMR-Linac が普及し始めています。一方、照射される治療用放射線は装置の発する磁場の影響で曲がるため、影響を考慮した線量分布から治療計画を作成する必要がありますが、既存の方法では計算に時間がかかる点が課題です。
　一般的なConvolution/Superpositionなどの計算アルゴリズムは高速ですが（約1-2 分の計算）、磁場の影響を考慮できません。また、高精度のMonte Calro Algorithm などの計算アルゴリズムは磁場の影響を考慮できますが、計算速度が遅いです（約10分～ 20 分）。
　本発明は深層学習技術を利用して線量計算を行うことで上記課題を解決します。磁場下における高精度かつ高速な線量計算アルゴリズムは現在存在せず、MRI ガイド下の放射線治療のために必要不可欠です。

以下のような社会実装を目指して研究を進めています。
・MR-Linac
・強度変調放射線治療（intensity-modulated radiation therapy：IMRT）
・適応放射線治療（Adaptive Radiotherapy：ART）

• 発明案件（特許等）
• MR-Linac
• 強度変調放射線治療
• IMRT
• 適応放射線治療
• ART
• 深層学習