AIによる腫瘍の長期モニタリングと画像誘導治療の開発

AIによる腫瘍の長期モニタリングと画像誘導治療の開発

目次

1. イントロダクション
2. ドクター・ハリニ・ヴェラ・ガバンの紹介
3. AIによる腫瘍応答の長期追跡
4. AIによる画像誘導癌治療のためのクリニカルソフトウェアの開発
5. 結論

## イントロダクション

こんにちは皆さん、今日はIbisアミーセミナーシリーズにようこそ。本日は、メモリアル・スローン・ケタリングからドクター・ハリニ・ヴェラ・ガバンが参加してくれます。彼女を紹介することができるのは私の大きな喜びです。このプレゼンテーション中は、質問はチャット欄にお願いしますが、最後にディスカッションの時に口頭でも受け付けます。

## ドクター・ハリニ・ヴェラ・ガバンの紹介

ドクター・ハリニは、インドで電気工学の学士号を取得し、ミネソタ大学ツインシティーズ校でコンピュータサイエンスの修士号と博士号を取得しました。さらに、カーネギーメロン大学でポスドクを経験し、現在はメモリアル・スローン・ケタリングで働いています。彼女は、ディープラーニングや放射線治療に関連する研究で多くの業績を上げており、私たちは彼女のプレゼンテーションを楽しみにしています。

## AIによる腫瘍応答の長期追跡

AIを用いた腫瘍応答の長期追跡についての研究では、エンコーダ・デコーダアーキテクチャを使用して深層学習モデルを構築し、CTスキャンやMRIスキャンを解析します。この研究では、病変の体積変化や構造の特徴を定量化し、放射線治療の効果を評価します。また、患者の状態を定期的にモニタリングし、治療計画の改善に役立てることも目指しています。

## AIによる画像誘導癌治療のためのクリニカルソフトウェアの開発

画像誘導癌治療のためのAIベースのクリニカルソフトウェアの開発においては、自動セグメンテーションや組織の解析にAIを活用します。また、イメージベースの診断や治療計画の改善にも取り組んでいます。このソフトウェアは、従来の手法よりも正確な結果を提供し、放射線治療の効果を最大化するために役立ちます。

## 結論

本研究では、AIを活用した腫瘍応答の長期追跡と画像誘導癌治療のためのクリニカルソフトウェアの開発について紹介しました。これらのテクノロジーは、放射線治療の効果を向上させるだけでなく、医療従事者の作業負荷を軽減し、患者のケアを改善することに貢献します。今後の研究に期待が高まります。

【リソース】

• Memorial Sloan Kettering Cancer Center (https://www.mskcc.org/)