• ●人工知能(AI)技術により腫瘍や臓器の自動認識に関する期待が高まっています。放射線治療では画像上でこれらの輪郭作成を行う必要があります。
• ●我々の研究グループでは自動認識だけでなく、頭頚部の複数の臓器の自動輪郭抽出システムをDeep learningの技術を活用し開発しました。
• ●AIを用いない既存の自動輪郭抽出システムと比較し、精度は著しく向上しました。さらに従来行われてきたDeep learning技術による輪郭作成技術を発展させたStep-wise netを開発し、従来のDeep learning技術に比べ精度向上が図れました。

　広島大学大学院医系科学研究科 河原大輔助教、小澤修一特任准教授、永田靖教授らの研究グループと日本臨床腫瘍研究グループ(JCOG)の医学物理ワーキンググループメンバーである西尾禎治教授らはAI技術による自動輪郭作成システムであるStep-wise netを開発しました。
研究成果は2月6日に国際科学誌｢Computers in Biology and Medicine｣に掲載されました。

図1　Step-wise netにおける自動輪郭作成モデル

• 掲載誌: Computers in Biology and Medicine
• 論文タイトル: Stepwise deep neural network (stepwise-net) for head and neck auto-segmentation on CT images
• 著者名: Daisuke Kawahara^*1, Masato Tsuneda², Shuichi Ozawa³, Hiroyuki Okamoto⁴, Mitsuhiro Nakamura⁵, Teiji Nishio⁶, Yasushi Nagata^1,3.
  1 Department of Radiation Oncology, Graduate School of Biomedical Health Sciences, Hiroshima University, Hiroshima, 734-8551, Japan
  2 Department of Radiation Oncology, MR Linac ART Division, Graduate School of Medicine, Chiba University, Chiba, 260-8670, Japan
  3 Hiroshima High-Precision Radiotherapy Cancer Center, Hiroshima, 732-0057, Japan
  4 Department of medical physics, National Cancer Center Hospital. Tokyo, 104-0045, Japan
  5 Division of Medical Physics, Department of Information Technology and Medical Engineering, Human Health Sciences, Graduate School of Medicine, Kyoto University, Kyoto, 606-8507, Japan
  6 Medical Physics Laboratory, Division of Health Science, Graduate School of Medicine, Osaka University, Osaka, 565-0871, Japan
• DOI: 10.1016/j.compbiomed.2022.105295.