Publications

2024年

論文

・Saito M, Kadoya N, Kimura Y, Nemoto H, Tozuka R, Jingu K, Onishi H. Evaluation of deep learning based dose prediction in head and neck cancer patients using two different types of input contours. J Appl Clin Med Phys. 2024 Sep 16:e14519. doi: 10.1002/acm2.14519.

・Tozuka R, Kadoya N, Arai K, Sato K, Jingu K. Assessment of the deep learning-based gamma passing rate prediction system for 1.5 T magnetic resonance-guided linear accelerator. Radiol Phys Technol. 2024 Jun;17(2):451-457. doi: 10.1007/s12194-024-00800-2.

国際学会発表

・Nakajima T, Kadoya N, Tozuka R, Kondo M, Tanaka S, Arai K, Katsuta Y, Jingu K, “Evaluation of automated treatment planning software using deep learning for locally advanced non-small cell lung cancer patients“, 24th Asia-Oceania Congress of Medical Physics (AOCMP), 2024.10, Malaysia

・Koo J, Jamaludin Z, Kadoya N, Kondo M, “Evaluation of a DL-based Auto-planning Assistant System for VMAT Planning”, 24th Asia-Oceania Congress of Medical Physics (AOCMP), 2024.10, Malaysia

・Nemoto H, Saito M, Komiyama T, Kimura Y, Kadoya N, Tozuka R, Onishi H, “The Feasibility of Newly Developed AI-Based Automatic Radiotherapy Planning for Lung Cancer in SBRT-VMAT: Comparison with Manual Treatment Planning”, International Journal of Radiation Oncology, Biology, Physics 120.2 (2024): e170. 2024.10, USA

・Ogawa S, Kadoya N, Kato T, Kato R, Tozuka R, Narita Y, Oyama S, Murakami M, Jingu K, “Evaluation of deep learning-based dose distribution prediction for proton therapy in hepatocellular carcinoma patients, The 10th Japan-Korea Joint Meeting on Medical Physics, 2024.9, Nagoya

国内学会発表

・中島武琉, 角谷倫之, 戸塚凌太, 近藤正輝, 田中祥平, 新井一弘, 勝田義之, 神宮啓一,“畳み込みニューラルネットワークを用いたフルオートプランニングシステムの精度評価”, 日本放射線腫瘍学会第37回学術大会, 2024.11

・林千莉, 角谷倫之, 戸塚凌太, 勝田義之, 新井一弘, 佐藤清和, 神宮 啓一, “頭頚部癌患者における２種類のAIベース自動輪郭抽出ソフトウェアの臨床的精度評価比較”, 日本放射線腫瘍学会第37回学術大会, 2024.11

・佐藤滉晟, 角谷倫之, 戸塚凌太, 林千莉, 勝田義之, 新井一弘, 田中祥平, 神宮啓一,“男性の骨盤部における非典型症例に対する追加学習を用いた自動輪郭抽出の改善度評価”, 日本放射線腫瘍学会第37回学術大会, 2024.11

・岩澤正将, ⼾塚凌太, 根本光, 齋藤正英, 前畠良康, 栗⼭健吾, ⽊村祐利, “肺がんSBRT-VMATにおける他施設モデルAIを⽤いた⾃動放射線治療計画と⼿動治療計画の⽐較”, 日本放射線腫瘍学会第37回学術大会, 2024.11

・石川陽二郎, 寺村聡司, 伊藤謙吾, 山田隆之, 角谷倫之, “AI支援型頭頚部放射線治療計画: RatoGuideを用いてシミュレーションを行った1例, 日本医学放射線学会 北日本地方会, 2024.10

・林千莉, 角谷倫之, 戸塚凌太, 勝田義之, 新井一弘, 佐藤清和, 神宮 啓一, “２種類の深層学習ベース自動輪郭抽出ソフトウェアの前立腺癌患者における臨床的精度比較“, 第1回日本放射線医療技術学術大会, 2024.10

・近藤正輝，角谷倫之，戸塚凌太，星野大地，田中祥平，新井一弘，勝田義之，神宮啓一, “マルチベンダー対応型放射線治療計画手法の初期検討“, 第1回日本放射線医療技術学術大会, 2024.10

・中島武琉, 角谷倫之, 戸塚凌太, 近藤正輝, 田中祥平, 新井一弘, 勝田義之, 神宮啓一, “進行肺がんに対する深層学習を用いた自動放射線治療計画の実行可能性”, 第1回日本放射線医療技術学術大会, 2024.10

・佐藤滉晟, 角谷倫之, 戸塚凌太, 林千莉, 勝田義之, 新井一弘, 田中祥平, 神宮啓一, “二種類の深層学習ベース自動輪郭抽出ソフトウェアの頭頸部癌患者における臨床的精度比較“, 第1回日本放射線医療技術学術大会, 2024.10

・寺倉万結, 安井啓祐, 春日井祐理, 冨田真司, 芝本雄太, 小森雅孝, “AIを用いた治療計画支援ソフトウェアの有用性の評価”, 第1回日本放射線医療技術学術大会, 2024.10

・Nakajima T, Kadoya N, Tozuka R, Kondo M, Tanaka S, Arai K, Katsuta Y, Jingu K, “Evaluation of automated treatment planning software using deep learning for locally advanced non-small cell lung cancer patients“, 第127回日本医学物理学会が医術大会, 2024.4(学生奨励賞受賞)

・Hayashi S, Kadoya N, Tozuka R, Sato K, Katsuta Y, Arai K, Tanaka S, Sato K, Jingu K, “Comparison of two different deep learning-based automatic contouring software for prostate cancer patients”, 第127回日本医学物理学会が医術大会, 2024.4 (学生奨励賞受賞)

・Kondo M, Kadoya N, Tozuka R, Hoshino T, Arai K, Tanaka S, Katsuta Y, Jingu K, “Development of MVCA-Planning（Multi-Vendor Compatible AI Planning) for elimination of cancer-care disparities for radiation“, 第127回日本医学物理学会が医術大会, 2024.4 (学生奨励賞受賞)

・齋藤正英, 根本光, 小宮山貴史, 木村祐利, 角谷倫之, 大西洋, “肺癌SBRT-VMATにおけるAIを用いた自動放射線治療計画の実行可能性：手動治療計画との比較“, 第37回高精度放射線外部照射部会学術大会, 2024.3 (優秀演題賞受賞)

2023年

論文

・Kadoya N, Kimura Y, Tozuka R, Tanaka S, Arai K, Katsuta Y, Shimizu H, Sugai Y, Yamamoto T, Umezawa R, Jingu K. Evaluation of deep learning-based deliverable VMAT plan generated by prototype software for automated planning for prostate cancer patients. J Radiat Res. 2023 Sep 22;64(5):842-849. doi: 10.1093/jrr/rrad058. （2024年度 Journal of radiation research誌優秀論文賞受賞）

・Tozuka R, Kadoya N, Tomori S, Kimura Y, Kajikawa T, Sugai Y, Xiao Y, Jingu K. Improvement of deep learning prediction model in patient-specific QA for VMAT with MLC leaf position map and patient's dose distribution. J Appl Clin Med Phys. 2023 Oct;24(10):e14055. doi: 10.1002/acm2.14055.

・Kimura Y, Kadoya N, Oku Y, Jingu K. Development of a deep learning-based error detection system without error dose maps in the patient-specific quality assurance of volumetric modulated arc therapy. J Radiat Res. 2023 Jul 18;64(4):728-737. doi: 10.1093/jrr/rrad028.

・Kimura Y, Kadoya N, Oku Y, Kajikawa T, Tomori S, Jingu K. Error detection model developed using a multi-task convolutional neural network in patient-specific quality assurance for volumetric-modulated arc therapy. Med Phys. 2021 Sep;48(9):4769-4783. doi: 10.1002/mp.15031.

2022年以前の主な論文

・Tomori S, Kadoya N, Kajikawa T, Kimura Y, Narazaki K, Ochi T, Jingu K. Systematic method for a deep learning-based prediction model for gamma evaluation in patient-specific quality assurance of volumetric modulated arc therapy. Med Phys. 2021 Mar;48(3):1003-1018. doi: 10.1002/mp.14682.

・Kajikawa T, Kadoya N, Tanaka S, Nemoto H, Takahashi N, Chiba T, Ito K, Katsuta Y, Dobashi S, Takeda K, Yamada K, Jingu K. Dose distribution correction for the influence of magnetic field using a deep convolutional neural network for online MR-guided adaptive radiotherapy. Phys Med. 2020 Dec;80:186-192. doi: 10.1016/j.ejmp.2020.11.002.

・Kimura Y, Kadoya N, Tomori S, Oku Y, Jingu K. Error detection using a convolutional neural network with dose difference maps in patient-specific quality assurance for volumetric modulated arc therapy. Phys Med. 2020 May;73:57-64. doi: 10.1016/j.ejmp.2020.03.022.

・Kajikawa T, Kadoya N, Ito K, Takayama Y, Chiba T, Tomori S, Nemoto H, Dobashi S, Takeda K, Jingu K. A convolutional neural network approach for IMRT dose distribution prediction in prostate cancer patients. J Radiat Res. 2019 Oct 23;60(5):685-693. doi: 10.1093/jrr/rrz051. （2024年度日本放射線腫瘍学会 highly cited award受賞）