間質性肺炎患者の胸部CT画像を対象とした機械学習による疾患レベルの評価

吉田 純司; 吉崎 歩; 深澤 毅倫; 阿部 雅人; 竹谷 晃一

doi:10.11532/jsceiii.1.J1_142

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キーワード: computed tomography, interstitial pneumonia, image processing, genetic programming, convolutional neural network, computer-aided diagnosis

ジャーナルオープンアクセス

2020 年 1 巻 J1 号 p. 142-150

DOI https://doi.org/10.11532/jsceiii.1.J1_142

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抄録

CT(Computed Tomography)で撮影された体内の画像は，患者の疾患レベルを判断する重要な資料であり，実務において広く応用されている．しかし，現状では，専門医が患者一人につき数十枚の画像を目視で判定しており，非常に手間がかかると同時に客観性に欠ける．そこで本研究では，間質性肺炎の患者の胸部CT画像を対象として，機械学習により患者の疾患レベルを評価し，診断をサポートするシステムを構築する．具体的には，対象とするCT画像から患部である肺領域を抽出する画像処理手法を提案し，肺領域の画像データから患者と健常者を区別するための指標を提案する．最後に，深層学習を応用し，CT画像中の患部を認識し，疾患レベルを実務で用いられている6段階に分類するネットワークを構築する．

責任著者(Corresponding author)

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