ベイズ推論を用いた個別化予測による膠芽腫の成長 序論 膠芽腫（glioblastoma）は最も侵襲性の高い原発性脳腫瘍であり、腫瘍細胞は周囲の組織に高度に侵入します。標準的な医学的イメージング技術によってこれらのびまん性腫瘍境界を正確に識別することは困難であり、そのため臨床介入の効果が低く、予後も不良です。このような課題に対処するために、医学画像を用いて腫瘍の空間的および時空的な発育を信頼性を持って計算し予測することが、各個体に最適な治療計画を立てる際に有益です。 近年、腫瘍成長の生物物理モデルが非侵襲的画像測定データを用いて開発および校正され、将来の腫瘍成長や治療結果を予測することを目指しています。しかし、腫瘍の発展を予測するには2つの主要な課題を解決する必要があります。一つは、モデル予測...