がん医療と放射線療法

放射線治療は、手術、薬物療法（抗がん剤治療）と並ぶがんの3大治療法の1つであり、現代のがん治療には無くてはならない存在である。放射線治療では、放射線を患部に体外および体内から照射して、細胞のDNAに損傷を与え、がん細胞を死に至らしめることによって治療する。

放射線治療においては、非剛体画像レジストレーション（DIR）というプロセスが重要な役割を果たしている。DIRは、 2つの画像の位置合わせのための最適な非線形変換を探索するプロセスであり、臓器の輪郭を正確に描き出したり、治療計画を作成したりする際に必要である。しかし、DIRには、パラメータを目視で確認しながら手動で決定しなければならないという課題がある。

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そこで、こんな研究を紹介したいと思う。

オランダにあるオランダがん研究所のKleopatra Pirpiniaら研究者は、DIR問題における最適なパラメータの探索という課題に着目し、進化的多目的機械学習アプローチを開発し、乳房磁気共鳴（MR）DIR問題でテストを行った。

機械学習によってDIR問題の最適なパラメータの探索はできるのだろうか？続きを読んでみてほしい。

機械学習で放射線療法を改善する

Kleopatra Pirpiniaらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。