医学部 研究室案内

研究テーマ

研究概要

(1) 各臓器領域における画像診断法の研究
1) 各臓器の放射線-病理画像の対比
2) 広間膜内子宮筋腫の画像診断
MRIによる広間膜内子宮筋腫と通常の漿膜下筋腫の鑑別法の探索。
3) 画像診断に対するRadiomicsの応用

(2) 放射線治療に関する研究
1) 限局性前立腺癌に対する陽子線治療と強度変調放射線治療の比較
陽子線治療と強度放射線治療の治療成績や有害事象の優劣ははっきりしていない。前立腺癌に対する陽子線治療および強度変調放射線治療の治療成績、有害事象に関する研究に取り組んでいる。
2) 転移性脳転移患者の新たな予後予測スコアの基盤研究と臨床応用
全身の栄養評価であるグラスゴー予後スコア（Glasgow Prognostic Score：GPS）を使用して各患者の予後を予測することで放射線治療の適応を判断することが可能か研究している。
3) 悪性腸腰筋症候群に対する放射線治療の予後調査
悪性腸腰筋症候群の頻度や放射線治療に対する効果は不明な点が多く、これまで治療を行った症例を後方視的に検討し、悪性腸腰筋症候群の臨床的特徴および放射線治療に対する効果を研究している。
4) 体表面光学式トラッキングシステムを用いたマーキングレス放射線治療の研究
体表面光学式トラッキングシステム（Catalyst）を使用して、患者にマーキングを行わずに放射線治療を行う方法について調査中。
5) 乳癌放射線治療における有害事象の検討
乳癌の放射線治療に寡分割照射は、放射線治療1回あたりの線量増加により、これまでとは異なる有害事象の発生が懸念される。従来の通常分割の照射と寡分割照射の有害事象を後方視的に比較検討している。
6) 化学療法不適応食道がんに対する短期照射に関する研究
1回あたりの線量を増加させる短期照射の治療効果の調査。
7) MR-リニアック用高速線量計算アルゴリズムの開発
放射線治療に必要な線量分布を算出するための高速線量計算アルゴリズムの開発に取り組んでいる。
8) 深層学習を用いたバーチャル放射線治療装置の開発
これまでの放射線治療のデータを活用し、バーチャル放射線治療装置の開発を目指している。

主な担当科目