深層学習・GANによる治療効果予測と放射線治療支援ツール開発

がん治療ではComputed Tomography(CT)などの画像検査、遺伝子、血液検査など様々なデータを取得した上で診断、治療法が決定される。多くの患者から取得したこれらのビッグデータの活用は重要なトピックスであり、まず治療前に得られた検査データを人工知能で学習させることにより治療予後や治療による副作用を予測する試みが行われている。本講演では画像情報を指定した領域のみで学習することで学習効率が向上することを紹介するとともに、近年注目が集まっている、画像生成アプローチである敵対的生成ネットワーク（GAN）の医療への応用と、GANの技術を使用し、臓器の領域をセグメントすることに活用した試みも合わせて紹介する。