医用画像処理の急速な高速化・高精度が進んでいる。その背景としては機械学習処理技術の発展が大きく貢献しているが、GPUに搭載されたメモリ量が少ないことが大規模な問題・複雑な問題を解くうえでの課題となっている。複数のGPUを用いた分散機械学習の研究も進められているが、大規模・高速・高精度を達成するには医用画像処理分野と高性能計算分野の連携が必要である。本研究では「CTボリュームデータの領域分割・対応付け」と「PET画像の再構成」の2つのアプリケーションについて高性能化を目指す。