研究課題
若手研究
本研究の目的は、医用画像から算出される画像特徴量と人工知能技術を組み合わせ、放射線治療分野の様々な支援を行う放射線治療支援システムの開発を行うことである。具体的には、頑強な画像特徴量を算出するための画像生成手法の開発、様々な疾患におけるRadiomics・人工知能技術に基づく患者予後の予測手法の開発を行なった。構築した予後予測モデルを用いて放射線量を擬似的に変化させた場合に生存期間がどのように変化するかを解析した結果、放射線量を増やすほど生存期間が延びる患者群と、放射線を増やしても生存期間にほぼ変化がない患者群に層別化することが可能であった。
現在の放射線治療では、病期等が決まれば全ての患者に同一の処方線量が投与される場合が多い。しかし、医用画像やその他の様々な患者情報を統合して解析することで、患者個別に最適な処方線量等を決定できる可能性がある。本研究の成果は、個別化医療実現のための支援システムとして利用できる可能性がある。また、提案システムを用いることで、実際の臨床試験を行う前に試験の成功率を予測できる可能性がある。
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