胸部X線CT画像に基づき，COVID-19の陽性/陰性を識別する機械の構築について報告する．入力されたCT画像のすべてのスライス画像を同一のエンコーダーに入力し，その最大値に基づきCOVID-19の陽性/陰性を識別する．本稿では（1）エンコーダーの違い，（2）肺野領域のセグメンテーションの有無，（3）多量の陰性データの追加の有無の違いのそれぞれが識別性能に与える影響を評価した結果を報告する．特に陰性データは，陽性データと比べて圧倒的に多数が収集されているにもかかわらず，そのデータを単純に学習データに追加すると陽性と陰性のデータ数が著しく不均衡になり，識別器の学習に支障をきたす．そこで，データ数の不均衡をマージンに基づいて補正する手法を導入しつつ陰性データを活用することにより，識別性能の改善を図る．本稿では識別データ数の不均衡への対処法の概略を解説し，実験結果を報告する．
