グラフ理論に基づくラジオミクス特徴量により、放射線癌治療の予後予測精度を向上させる
近年、医用画像データベースから抽出した大量の画像特徴量を網羅的に解析することで、病変の生物学的な特徴を読解する研究分野（ラジオミクス）が注目を集めている。ラジオミクスの応用の１つとして、腫瘍疾患患者の予後予測への応用が期待されているが、腫瘍の表現型情報や腫瘍内の局所情報を正確に表すことが難しいという指摘があり、さらなる研究の進展が望まれている。 今回発明者らは、グラフ理論に基づく新たなラジオミクス特徴量を開発した。グラフ理論特徴量により加工した医用画像では、相対的に予後が良い腫瘍画像の方が予後が悪い腫瘍画像と比べて線の密度が小さくなる。 さらに、グラフ理論特徴量により算出した rad score は、従来の特徴量で算出した値に比べて、腫瘍の状態変化をより明確に示すことができる。 従って本発明を用いることで、従来方法よりも癌治療の予後予測を高精度で行うことが可能となる。
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