2019年11月21日～23日：日本放射線腫瘍学会第32回学術大会

第32回JASTROに医学物理グループから、助教の角谷先生、勝田先生、助手の伊藤先生、博士3年の宮坂さん、博士2年の池田さん、博士1年のSiwapornさん、修士1年の細谷、田邊が参加致しました。

■日時：　2019年11月21日～23日
■場所：　名古屋国際会議場
■学会：　日本放射線腫瘍学会第32回学術大会

日本放射線腫瘍学会　第32回学術大会

修士１年　田邊 俊平

2019年11月21日～23日に名古屋国際会議場で開催された日本放射線腫瘍学会（JASTRO）第32回学術大会に、医学物理グループから、助教の角谷先生、勝田先生、助手の伊藤先生、博士3年の宮坂さん、博士2年の池田さん、博士1年のSiwapornさん、修士1年の細谷、田邊の計8名が発表して参りましたので報告いたします。

治療技術の発展により定位照射、IMRT、さらに近年では粒子線治療を用いることで、切らずに完治させることが可能となりました。そこで今回の学術大会は「切らずに治す癌治療～現時点での集大成と将来展望～」というテーマで開催されました。

今学術大会では3日目に私の研究テーマであるAIについての特別講演が開催されており、機械学習や深層学習を用いた放射線治療の現状や課題、近未来の放射線治療など興味深い話を聞くことができ、大変参考になる学会でした。

私は、「Deep learning based radiomicsを用いた非小細胞肺がん予後予測モデルの開発」というテーマで初めての口頭発表をして参りました。腫瘍画像から人間が定義した特徴を抽出する従来のradiomicsで予後予測が可能であることが報告されていますが、近年注目されているDeep learningを用いて、さらに予後予測精度の向上を目指すため、学習構造の最適化を行い、精度評価を行うという内容です。Deep learningはブラックボックスであり解釈が難しいという特徴があるので、今後も継続して研究を行い理解を深めていけたらと思います。

JASTRO2019発表を行うにあたり、ご指導、ご支援いただきました先生方、医局の皆様にこの場を借りて御礼申し上げます。

会場アトリウム

世界の山ちゃんにて

会場中庭の騎馬像