平成30（2018）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	30−共研−2049		分野分類			統計数理研究所内分野分類			e
						主要研究分野分類			3
研究課題名	放射線治療における数理モデルに関する研究
フリガナ 代表者氏名	ミズタ マサヒロ 水田 正弘				ローマ字		Mizuta Masahiro
所属機関	北海道大学
所属部局	情報基盤センター
職　　名	教授
配分経費	研究費	40千円		旅　費		162千円		研究参加者数		5　人

研究目的と成果（経過）の概要

本研究課題では、腫瘍および正常組織に対する放射線の影響モデルおよび腫瘍の増殖モデルを基に、腫瘍の削除に有効でありながら、正常組織への副作用を最小化にする照射計画を構築し、かつ評価するための数理モデルを構築することを目的とした。

この課題を数理モデルで表現するためには、腫瘍への影響と正常組織への副作用をそれぞれモデル化し、制約条件付き最適化問題とする必要がある。腫瘍への影響として研究代表者はLQモデルおよびUSCモデルを仮定してきた。しかし、研究分担者との研究成果により正常組織への放射線の分布を考慮した評価法を構築した。その影響モデルを仮定した場合の最適照射計画について検討を進めた。研究成果の一部は、7th German-Japanese Symposiumで報告することができた。

別の観点として、ビックデータとモデルとの関係の明確化について検討した。RCTによる研究の実施が困難な場合、特定のモデルを構築して検討する方法がある。この場合、モデル自体の有効性の評価が大きな課題となる。これについて、2018年度統計関連学会連合大会で議論することができた。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

Masahiro Mizuta: Big Data and Post Big Data - Approaches in Data Science era - Big Data Conferencia Latinoamericana (Big Data Latam) Costa Rica Hotel Crowne Plaza Corobici 2018/4/26-27

Masahiro Mizuta: Statistical and Mathematical Models for Radiotherapy. 7th German-Japanese Symposium at TU Dortmund University. 2018/7/2-3

水田正弘: ビッグデータとモデルの関係性について. 2018年度統計関連学会連合大会講演報告集, 315 (2018). 2018年9月9日-13日、中央大学・後楽園キャンパス

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研究参加者一覧
氏名	所属機関
小宮 由里子	北海道大学
清水 信夫	統計数理研究所
高木 諒	北海道大学大学院
陳 一凡	北海道大学大学院