患者個別治療効果に基づく適応放射線治療に向けた新規コーンビームCTシステムの開発

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本年度は、前年度に構築した胸部および腹部の仮想DECT(Dual energy computed tomography)画像生成モデルおよび仮想非造影CT画像を生成するモデルの訓練症例数の増加に取り組んだ。訓練対象は、胸部、腹部ともに前年度まで対象としていた10名から80名へと増加させた。これにより、前述のモデルの汎用性能の向上を図ることができた。また、対象症例の増加により、モデルが過学習を起こしていないか評価するための症例の取得も可能となり、モデルの汎用性能の評価が可能となった。評価方法に関しては、前年までの手法と同様に、取得したCT画像と真のCT画像と比較することで精度評価した。評価項目は、MAE(mean absolute error)、CT値とした。また、それぞれの画像のヒストグラムを算出し、HI（histogram intersection）の値を算出することで画像の類似度評価を行った。また、訓練時の評価曲線についても過学習の評価項目とした。取得したCT画像と真のＣＴ画像のMAEは、胸部、腹部ともに10HU(hounsfield unit)以下の値となり、モデルにより取得したCT画像は真の画像と良く一致した値となった。ヒストグラムについては、取得したCT画像と真のCT画像とで良く一致しており、HI値も0.9以上となった。訓練時の評価曲線に関しては、評価症例において過学習を起こしていないことが示された。以上から、前年度に構築されたモデルの精度を低下させることなく、汎用性能を向上することが可能であることが示された。