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治療日毎の体内臓器変化に対応し治療計画を変更する即時適応放射線治療（即時ART）は，日々変化する腫瘍や危険臓器の状態を考慮した線量分布を投与可能である．しかし，汎用的な治療装置では腫瘍や危険臓器の画像取得時に体輪郭欠損や画質劣化といった大きな課題があり，即時ARTを実施する際の輪郭描出や治療計画の障壁となっている．そこで本研究では，汎用的な治療装置を用いて体輪郭欠損cone-beamCT（CBCT）の体輪郭拡張を目指した画像再構成技術を開発することを目的とする．深層学習技術の一つである生成AIを基盤技術に用い，画像を直接用いた手法やサイノグラムに変換した手法を検討し有用性を評価した．
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