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神崎 訓枝
放射線生物研究, 56(3), p.295 - 307, 2021/09
低線量放射線の生体影響は、様々な要因が絡み合い複雑である。生命維持のためのその反応は単純ではない。そこで、動物実験を行って得られた分析結果を自己組織化マップ(Self-organizing maps: SOM)を用いて可視化し、これまでとは違った視点から低線量放射線の生体影響を評価した研究成果を報告する。例えば、低線量放射線の影響は明確なクラスタリングが不可能なデータであったが、SOMでの解析により複数の指標を総合的に評価し、直感的にデータの特徴を把握することが可能となった。本稿では、実例を挙げ、機械学習を用いて放射線生体影響のデータを可視化した成果とその有用性を議論する。
神崎 訓枝; 片岡 隆浩*; 小橋 佑介*; 柚木 勇人*; 石田 毅*; 迫田 晃弘; 石森 有; 山岡 聖典*
Radioisotopes, 67(2), p.43 - 57, 2018/02
これまで低線量放射線はマウス諸臓器中で抗酸化機能を亢進し、酸化ストレス関連疾患を抑制することを報告してきた。しかしながら、それらの結果は対象疾患も低線量放射線による処置の条件も様々で、有効性が立証された治療法は確立されていない。そこで、本研究では、それらの結果から低線量放射線の健康効果を明らかにすることを目的とし、ラドン療法のような低線量放射線を活用した治療法の新規適応症を探索した。データの解析には自己組織化マップ(SOM)を用い、不安定な抗酸化機能の変化を自己組織化マップの曖昧な表現で視覚的に直感的に捉えることにより、出力された疾患抑制効果と抗酸化機能亢進の関連性を検討した。その結果、ラドン療法の適応症である疼痛への効果には明らかな線量依存性があることがわかり、肝疾患や脳疾患においても、線量依存性はないもののその効果を期待できると予測できた。本研究は、ラドン療法のような低線量放射線を活用した治療法の応用に貢献できると考える。
榊 泰直
Proceedings of 27th Linear Accelerator Meeting in Japan, p.85 - 87, 2002/08
ビーム品質を最高性能に維持しながら、加速器を長時間運転するために、「自己組織化マップ(SOM)」を用いたオンライン運転支援システムを提案する。このシステムを完成させるには、コミッショニング段階から、数多くの「運転時データ」を用意する必要があるが、視覚的に運転者が理解しやすいデータを表示してくれ、加速器で起こりえるトラブルを推測できるようになる大きなメリットがある。今回は、これまでに行っていたSOMを用いた、加速器でのパラメータの変動と外乱因子の相関関係解析法を説明し、SOMの有効性を示すとともに、将来有効となるであろうSOMを用いたオンライン運転支援システムの設計概念を報告する。
神崎 訓枝
no journal, ,
機械学習の一種である自己組織化マップ(SOM)のアルゴリズムを説明し、機械学習の放射線影響評価への適用可能性と将来展望を述べる。SOMは機械学習に基づくクラスタリング手法であり、多次元データの持つ複雑な関係性を可視的に理解することを可能にする。本発表では、動物実験から得られたデータを解析した例、文献から低線量の放射線影響に関するデータを収集して解析した例などを紹介する。
