抄録
本稿は，新学術領域「医用画像に基づく計算解剖学の創成と診断・治療支援の高度化」の研究班（A02-1班）「計算解剖モデルに基づく診断支援」の研究課題のひとつである肺がんのコンピュータ支援予後予測について述べる．近年，CTの革新的な進歩により，肺がん検診にCTを用いる臨床利用が始まっている．肺がんCT検診の有効性は高まる一方で，CT検診で発見される小型肺結節の非侵襲的で検診者の精神的・身体的負担の少ない高精度な診断法が求められている．われわれは，肺がんの検出支援システムの研究開発と並行して拡大CT画像を用いた肺がん診断支援システムの研究開発に取り組んでいる．多数の肺がん症例を用いてCT画像ヒストグラムの定量化から肺がんをタイプ分類する手法を提案し，統計的評価により予後予測への展開が期待できる結果を得ている．ここでは，機械学習やデータマイニング分野で注目されているトピックモデルと呼ばれる確率的生成モデルを用いた肺がんの内部濃度に潜在する特徴の抽出と予後因子としての可能性に関する基礎的な実験結果を報告する．
