京都大学 大学院 医学研究科 リアルワールドデータ研究開発講座

project

プロジェクト

RECIST

RECIST

これまでに我々は深層学習を用いた臓器輪郭抽出の研究を行ってきており、MRI画像を用いた子宮の輪郭抽出、およびX線を用いた肺の輪郭抽出について報告している。本研究ではこれらの技術を活用し、CT画像を対象として、AIを用いて転移性腫瘍を「検出(=detection)」し、病変部の輪郭を「同定(=segmentation)」のうえ、RECIST v1.1に従った計測を自動で行う画像診断システムの構築を目指す。さらに、経時的変化が追える症例を対象として、位置合わせ(registration)技術を用いることで病変部の対応付けを自動的に行うトラッキングシステムの開発を目指す。

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