Medical Imaging Technology
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研究速報
Mask R-CNNを用いた小児胸部X線画像における肺領域の自動抽出
魚住 春日松原 尚輝寺本 篤司日木 あゆみ本元 強河野 達夫齋藤 邦明藤田 広志
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2020 年 38 巻 3 号 p. 126-131

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抄録

小児は肺炎への感染や重症化のリスクが高いため,正確な診断や治療が早急に求められる.そこで本論文では,小児肺炎などの胸部疾患を対象としたコンピューター支援診断システムの開発を目的に,解析領域である肺野の抽出手法を提案する.肺野の抽出には,ディープラーニングの一種で,物体検出処理と領域抽出処理を内包しているMask R-CNNを用いた.Mask R-CNNの学習には,ChestX-ray8データベースより選択した小児200枚,成人800枚の合計1000枚の胸部X線画像を用いた.肺炎と診断された小児の胸部X線画像を用いて検証したところ,Jaccard indexの平均値は93.3%,Dice indexの平均値は96.5%となり,高い肺野抽出精度が確認された.

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© 2020 日本医用画像工学会
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