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本課題は放射線治療時に取得するコーンビームCT画像を利用し治療後の障害予測を付帯した適応放射線治療計画法の考案を目的とした。本研究では、①深層学習を用いたコーンビームCTの画質改善、②定量的指標を用いた画質評価、③コーンビームCT画像から障害予測するモデルの構築の３項目を検討した。①では、被検体から発生する散乱線による画質劣化を改善するための畳み込みニューラルネットワークを構築した。②では、画像類似度と最大信号雑音比を用いて画質評価を行い、従来法より約10％の改善効果が達成された。③では、前立腺がん20例のコーンビームCT画像と臨床情報を用いて障害予測のモデルを作成し、精度検証を実施した。
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