高速かつ正確に磁場下での線量計算が可能
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が普及し始めている。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るが、既存の方法では計算に時間がかかる点が課題であった。 一般的な Convolution/Superposition などの計算アルゴリズムは高速であるが(約1-2分の計算)，磁場の影響を考慮できない。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るが，計算速度が遅い (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する。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ある。
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