GANによる肺結節の3次元CT画像の生成を行い,放射線科医による評価を行った.LUNA16のデータセットの888セットの3次元CT画像,1415個の肺結節を用いて,GANの学習データとした.トレーニングには1281個,テストには134個の肺結節を利用し,L1lossとGAN lossを混合したものを最適化のためのロスとした.学習時にはrandom erasingをベースにしたdata augmentationを行った.テスト用の134個の肺結節につき,ランダムに真の肺結節と生成された肺結節を提示し,二名の放射線科医が評価した.放射線科医には真の肺結節である確信度を入力させた.放射線科医のAUCは0.705と0.891であった.正診率は71.6%と81.3%,感度は71.0%と78.3%,特異度は72.3%と84.6%であった.GANにより真偽の判断が難しい肺結節画像を生成できる可能性が示された.(著者抄録)