• 広島大学病院で、局所進行食道癌に対して根治的に化学放射線療法及び手術を行った患者の約4割は、化学放射線治療後、手術前に局所の病変の制御（完全寛解）が得られています。
• 我々の研究グループでは人工知能（AI）の技術を活用して治療前に撮影された内視鏡画像より放射線治療後の局所制御を予測するシステム（Deep learning based outcome prediction system: DEENDOUT）を開発しました。
• 前処理として考案した3種類の画像フィルタを使用し、予後予測結果にどのように影響を及ぼすかに関しても検討しました。
• 予測精度は画像フィルタなしでは64%の予測精度でしたが、考案した画像フィルタを使用することで81%まで予測精度を改善しました。

　広島大学大学院医系科学研究科　河原大輔助教、村上祐司准教授、永田靖教授らの研究グループは、食道癌に対する術前放射線治療における局所制御に関して80%以上の精度で予測可能なモデルであるDEENDOUTを開発しました。
　研究成果は202２年４月に国際科学誌「The British Journal of Radiology」に掲載されました。

• 掲載誌: The British Journal of Radiology
• 論文タイトル: A prediction model for pathological findings after neoadjuvant chemoradiotherapy for resectable locally advanced esophageal squamous cell carcinoma based on endoscopic images using deep learning
• 著者名: Daisuke Kawahara Ph.D*.1,Yuji Murakami M.D., Ph.D.1, Shigeyuki Tani 2, Yasushi Nagata M.D., Ph.D.1,3.　 *責任著者
  1 Department of Radiation Oncology, Graduate School of Biomedical Health Sciences, Hiroshima University, Hiroshima, 734-8551, Japan
  2 School of Medicine, Hiroshima University, Hiroshima, 734-8551, Japan
  3 Hiroshima High-Precision Radiotherapy Cancer Center, Hiroshima, 732-0057, Japan
• DOI: 10.1259/bjr.20210934