放射線治療前のCT画像と臨床の腫瘍輪郭情報から学習した3D U-Netモデルにより、肺腫瘍を高感度・高特異度で自動的に検出・セグメンテーションする技術が開発された。

本研究では、放射線治療計画時に日常的に取得されるCTシミュレーション画像と臨床現場で用いられた腫瘍輪郭データを活用し、肺腫瘍を自動検出・セグメンテーションする深層学習モデルを開発している。3D ...