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本研究はレディオミクス解析により、治療計画CT画像、線量分布、治療中CBCT画像等の医用画像が含む画像特徴量から、治療の奏効や予後を高精度に推定する新たなパターン認識システムを開発することを目的とした。特徴量を高精度に抽出する上で、医用画像の画質改善は必須の要素技術である。画像特徴量を抽出する際の前処理として、深層学習を用いてCBCTを画質改善する手法を構築した。また腫瘍の輪郭が画像特徴量に与える影響について精査した。線量分布から抽出された特徴量について線量計算アルゴリズムや計算グリッドサイズに対する依存性を検討した。
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